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
1. 普通甜甜圈图
使用pbmc3k数据集做演示
install.packages("lessR")
library(Seurat)
library(lessR)
pbmc <- readRDS("pbmc.rds")
celltype <- FetchData(pbmc,'cell_type')
PieChart(cell_type, data = celltype,
hole =0.5,fill="viridis",
main="Cell Proportion",
main_cex =1.3)
viridis的颜色放在这个图里好丑...可以手动改改
PieChart()主要参数：
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| x | 分类变量，即环图的各个部分 |
| data | 绘图的数据集 |
| rows | 子集的筛选eg:rows = (age>30)选择年龄大于30岁的 |
| hole | 内部圈的大小，范围0-0.99，默认为0.65 |
| fill | 环圈的颜色，如：fill="viridis";"blues"等，需要注意的是要为R内置的颜色，其他包的颜色不行 |
| color | 图线条的颜色,默认为lightgray（浅灰色） |
| lwd | 线条的宽度，默认为solid |
| hole_fill | 内部圈的填充色，默认为hole_fill=getOption("panel_fill") |
| values | 圈的数字标签显示方式，有：off(不显示）；prop(显示百分比）；input(显示数量）； |
| values_color | 数字标签的颜色 |
| values_size | 数字标签的大小 |
| values_digits | 数字标签显示的位数 |
| labels_cex | 类别标签的大小,默认为0.9 |
| main | 图的标题 |
| main_cex | 标题的大小 |
2. 文献里的甜甜圈图：
