单细胞绘图系列：
- Seurat绘图函数总结
- 使用ggplot2优化Seurat绘图
- scRNAseq灵活的点图绘制：FlexDotPlot
- 富集分析结果雷达图
- DoHeatmap的优化+ComplexHeatmap绘制带特定基因的单细胞热图
- 不同单细胞群之间的相关性分析
- 单细胞RunPCA()结果解读+DimHeatmap的用法
- 桑基图：不同分辨率下的细胞分群可视化
- 单细胞亚群差异基因火山图
- 甜甜圈图展示细胞比例
昨天睡前想起来前几天在单细胞核测序和空间转录组解析肥厚性心肌病的心脏病理性重构的谱系特异性调节改变里看到这样的密度散点图，之前没有画过。今天早上来做一下复现。
R的画法
用到了ggpointdensity这个包，画起来还蛮简单的
library(Seurat)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(viridis) # 使用viridis提供的翠绿色标度：scale_fill_viridis()
library(ggpointdensity) # 绘制密度散点图
pbmc <- readRDS("pbmc.rds")
data <- cbind(Embeddings(object=pbmc[['umap']]),FetchData(pbmc,'cell_type'))
p <- ggplot(data = data, mapping = aes(x = UMAP_1,
y = UMAP_2)) +
geom_pointdensity() + #密度散点图（geom_pointdensity）
scale_color_viridis()+theme_bw()
p
更灵活的画法以及等高线的添加等可以参考：R-散点密度图
Python的画法
参考：密度散点图的绘制
