跟着 Nature Communications 学作图：深入了解捐赠者的临床概况

揭开数据可视化神秘面纱：深入探究癌症治疗的隐患

数据可视化已成为现代医学研究中不可或缺的工具，它能够将复杂的数据转化为清晰易懂的图形，帮助研究人员更深入地理解健康和疾病。在本文中，我们将开启一场数据可视化的探秘之旅，使用 R 语言的 ggplot2 库，深入剖析健康组织中干细胞的体细胞突变，揭示癌症治疗带来的隐患。

初探 ggplot2：数据可视化的瑞士军刀

ggplot2 是 R 语言中数据可视化的利器，以其分层语法而闻名，这种语法允许研究人员逐步构建图表，宛如拼凑一幅精美的马赛克。ggplot2 将数据视为由不同变量组成的层，研究人员可以逐层添加和修改这些变量，以创建理想的图表。

第一章：揭秘捐赠者概况

作为我们旅程的开篇，让我们绘制一张直方图，展示捐赠者的年龄分布。只需一行代码，ggplot2 便可轻松创建直方图：

ggplot(data = donors, aes(x = age)) +
  geom_histogram(binwidth = 5)

通过调整直方图的宽度，我们可以控制条形的粗细，从而突出特定的年龄段。

第二章：性别差异：X 光片下的洞见

接下来，我们将探究捐赠者性别之间的差异。饼图是展示分类数据比例的理想选择，使用 ggplot2，只需简单几步即可创建饼图：

ggplot(data = donors, aes(x = "", y = prop.table(sex))) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar(theta = "y")

通过指定坐标系为极坐标系，ggplot2 会自动将条形转换为扇形，形成美观的饼图。

第三章：疾病类型：窥视健康组织的暗流

捐赠者的疾病类型是另一个重要的临床特征，条形图可以清晰地显示不同疾病类型的分布。ggplot2 提供了 geom_col() 函数来创建条形图：

ggplot(data = donors, aes(x = disease, y = count)) +
  geom_col()

我们可以进一步对条形图进行美化，例如添加填充颜色和边框。

第四章：综合可视化：洞悉全貌

现在，是时候将所有这些图表整合到一个综合的仪表盘中，全面展示捐赠者的临床概况。facet_wrap() 函数可以将多个图表并排或堆叠排列，创建仪表盘。

ggplot(data = donors, aes(x = age)) +
  geom_histogram(binwidth = 5) +
  facet_wrap(~sex)

通过这种方式，我们可以同时查看不同性别捐赠者的年龄分布。

尾声：数据可视化的艺术

数据可视化是一门艺术，也是一门科学，通过掌握 ggplot2 的强大功能，研究人员可以将复杂的数据转化为引人入胜的视觉故事。从简单的直方图到复杂的仪表盘，ggplot2 为研究人员提供了无限的可能性，让他们的研究成果熠熠生辉。

常见问题解答

1. ggplot2 与其他数据可视化库有何不同？

ggplot2 以其分层语法和高度可定制性而著称，使其成为创建复杂和美观的图表的不二之选。

2. ggplot2 的学习曲线如何？

ggplot2 具有直观的语法，但掌握其高级功能需要时间和练习。

3. 使用 ggplot2 时需要注意哪些常见陷阱？

避免过度使用视觉效果，并确保图表清晰易懂。

4. ggplot2 在哪些领域应用广泛？

ggplot2 广泛应用于生物医学、社会科学和商业领域。

5. 除了 ggplot2 之外，还有哪些其他流行的数据可视化库？

plotly、D3.js 和 Tableau 也是流行的数据可视化库，各具优势。