偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图，个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值，因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小，还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置

A circular barplot is a barplot where bars are displayed along a circle instead of a line.

简易版就是这样似的

接下来重复教程https://www.r-graph-gallery.com/297-circular-barplot-with-groups/

代码

#准备数据
df<-data.frame(individual=paste("Mister",seq(1,60),sep=""),value=sample(seq(10,100),60,replace=T))
df$id<-seq(1,nrow(df))
library(ggplot2)
#简易柱形图
p<-ggplot(df,aes(x=as.factor(id),y=value))+geom_bar(stat="identity",fill=blue)#目前还是不太清楚stat参数的作用
#简易环状柱形图
p+coord_polar()

Rplot06.png

Rplot05.png

#环状图中间搞成空心，看起来好像美观一点
p+ylim(-100,120)+coord_polar()
#添加标签
p+coord_polar()+ylim(-100,120)+
  geom_text(aes(x=id,y=value+20,label=individual),size=3)+
  theme_minimal()+ylab("")+
  theme(axis.text.x = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank())

Rplot07.png

标签看起来有些乱，自己没有想到解决办法，模仿教程中的解决办法：为参数hjust和angle赋予数据来调控标签的位置

df$angle<-96-df$id*6
ggplot(df,aes(x=as.factor(id),y=value))+
  geom_bar(stat="identity",fill=alpha("blue",0.7))+
  coord_polar()+ylim(-100,120)+
  geom_text(aes(x=id,y=value+20,label=individual,angle=angle),
            size=3,hjust=0.2)+
  theme_minimal()+ylab("")+xlab("")+
  theme(axis.text.y = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank())

Rplot08.png

#在完善一下
df$angle1<-ifelse(df$id<=30,96-df$id*6,96-df$id*6+180)
df$hjust<-ifelse(df$id<=30,0.2,1)
ggplot(df,aes(x=as.factor(id),y=value))+
  geom_bar(stat="identity",fill=alpha("blue",0.7))+
  coord_polar()+ylim(-100,120)+
  geom_text(aes(x=id,y=value+20,label=individual,
                angle=angle1,hjust=hjust),size=3)+
  theme_minimal()+ylab("")+xlab("")+
  theme(axis.text.y = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank(),
        panel.grid = element_blank())

Rplot09.png

叶绿体基因组通常是典型的四部分结构，如何把上图改成四部分然后添加四种不同的颜色，原教程提供的解决办法是添加缺失值，画图时就会出现空白的部分从而达到分割的目的

df1<-data.frame(individual=paste("Mister",seq(1,60),sep=""),
                value=rep(c(sample(60:100,9,replace=T),NA),6))
df1$id<-seq(1,nrow(df1))
df1
df1$angle<-df$angle1
df1$hjust<-df$hjust
df1
df1$fill<-c(rep("A",10),rep("B",10),rep("C",10),rep("D",10),rep("E",10),rep("F",10))
ggplot(df1,aes(x=as.factor(id),y=value))+
  geom_bar(stat="identity",aes(fill=fill))+
  coord_polar()+ylim(-100,120)+
  geom_text(aes(x=id,y=value+20,label=individual,
                angle=angle,hjust=hjust),size=3)+
  theme_minimal()+ylab("")+xlab("")+
  theme(axis.text.y = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        legend.position="none")+
  scale_fill_manual(values=c("red","yellow","blue","green","orange","skyblue"))

Rplot10.png

小知识点：ggplot2更改绘图区空白大小

https://ggplot2.tidyverse.org/reference/element.html

theme(plot.margin=unit(c(1,1,1,1),'cm'))
#更改里面的数值即可
#比如可以比较一下以下两条命令的区别
df<-data.frame(A=1:10,B=10:1)
p<-ggplot(df,aes(x=A,y=B))+geom_point()
p+theme(plot.margin=unit(1,1,1,1),'cm')
p+theme(plot.margin=unit(2,2,2,2),'cm')