写在前面
【这图怎么画】系列的图都来自VIP群里同学的提问。推文只是对图片的复现，不代表作者对图片展现形式的认同。欢迎同学们在群里分享有意思的图片。
本期图片
❝Title：Integrated Analysis Identifies Four Genes as Novel Diagnostic Biomarkers Which Correlate with Immune Infiltration in Preeclampsia
Doi：https://doi.org/10.1155/2022/2373694
❞
这是一个相关分析结果的展示图。这里作者分别用色阶条以及数值展现了pvalue，用点的大小表示相关系数绝对值。
复现结果
❝稍微调整了一下，原图把p值分层好多段，尤其是>0.05的部分，我觉得意义不大。
❞
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绘图
dat = read.csv("cor.csv")
head(dat)
# 对相关系数和p值转换为分类变量
dat$cor1 <- cut(abs(dat$cor),# 绝对值breaks = c(0, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1),labels = c("< 0.3","0.3 - 0.5","0.5 - 0.7","0.7 - 0.9","> 0.9"),right=FALSE) # right=FALSE表示表示区间为左闭右开
dat$pvalue1 <- cut(dat$pvalue,breaks = c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 1),labels = c("< 0.001","< 0.01","< 0.05","> 0.05"),right=FALSE)
# 排序
dat = dat[order(dat$cor),]
dat$Cell = factor(dat$Cell, levels = dat$Cell)
p = ggplot(dat, aes(x = cor, y = Cell, color = pvalue1)) +scale_color_manual(name="pvalue",values = c("#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", "gray"))+geom_segment(aes(x = 0, y = Cell, xend = cor, yend = Cell),size = 1) +geom_point(aes(size = cor1))+theme_bw()+labs(size = "Cor")
p## 添加p值
dat$pvalue2 <- cut(dat$pvalue,breaks = c(0, 0.05,1),labels = c("< 0.05","> 0.05"),right=FALSE)
p1 = ggplot()+geom_text(dat,mapping = aes(x = 0, y = Cell, color = pvalue2, label = round(pvalue,3)))+scale_color_manual(name="",values = c("red", "black"))+theme_void()+guides(color=F)p1
library(patchwork)
p|p1ggsave("lollipop.pdf",width = 8,height = 5)
后续在AI里调整一下位置即可~当然用基础函数或其他办法也能够直接画出来，这里我就不想了，有更好的办法的同学可以私信我。
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