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前言：

针孔摄像头酒店偷拍ID针孔摄像头酒店偷拍ID针孔摄像头酒店偷拍ID针孔摄像头酒店偷拍ID针孔摄像头酒店偷拍ID迷水商城我认为学习除了接受新的知识外，真正的提高就是自己独当一面解决问题。所以每次遇到问题的时候是否应该第一反应是思考下哪里有问题，第二反应是百度检索或者bing检索一下呢。而不是点一下run之后直接给我们截图抱怨，你这个代码怎么错的。实在解决不了，可以和大家分享讨论，况且我们也计划做一个错误集合（R需要通用错误集合）。                                                                  ---KS科研分享与服务前面我们展示了在单细胞数据中使用seurat中的VlnPlot函数做了split小提琴图，并写了一个函数（ggplot堆叠图无缝拼接(自写一个简洁堆叠小提琴图函数））。马上有爱学习的小伙伴提问了，我不做单细胞，也想这样展示两个组的基因表达怎么做，ggplot可以实现。接下来我们看看。数据代码已上传QQ群文件！ggplot做split小提琴图，需要依赖一个包ggunchained，使用它的geom_split_violin函数就可以实现效果。首先做一个常规的图：

setwd('D:/KS项目/公众号文章/ggplot做split小提琴图')library(devtools)install_github("JanCoUnchained/ggunchained")library(ggunchained) library(ggplot2)library(ggpubr)df <- read.csv('df.csv',header = T,row.names = 1)colnames(df) <- c('gene','sample','group')#常规作图，geom_split_violin函数即可ggplot(df, aes(x = sample,y = gene, fill = group))+  geom_split_violin(colour=NA, scale = 'width')+  scale_fill_manual(values = c("limegreen", "navy"))+  theme_bw()+  labs(title = "Mmp8", y="Expression", x = "")+  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),        axis.text.y = element_text(size = 10, color="black"),        panel.background = element_blank(),        axis.text.x = element_text(size = 10, color="black",angle = 90),        axis.title.y = element_text(size = 12, color="black"))

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ggplot(df, aes(x = sample,y = gene, fill = group))+  geom_split_violin(colour=NA, scale = 'width')+  scale_fill_manual(values = c("limegreen", "navy"))+  theme_bw()+  labs(title = "Mmp8", y="Expression", x = "")+#标题设置  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),        axis.text.y = element_text(size = 10, color="black"),        panel.background = element_blank(),        axis.text.x = element_text(size = 10, color="black",angle = 90),        axis.title.y = element_text(size = 12, color="black"))+  stat_summary(fun = mean,               fun.min = function(x){quantile(x)[2]},               fun.max = function(x){quantile(x)[4]},               geom = "pointrange",               size=0.3,               position = position_dodge(width = 0.5),               color='white')+  ylim(0,5)+  stat_compare_means(aes(group = group), label = "p.signif",label.y = 4.5)

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效果还是很不错的。这样的展示不仅节约地方，图也更加清晰。好了，这就是所有内容了，希望对你学习有帮助。觉得分享有用的，点个免费的赞再走呗！

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