最近有小伙伴私信我，如下的单细胞UMAP图怎么做？是啥样的图呢？就是UMAP图上其他群是灰色的，只有某个群或者某几个群是标记颜色的，比较突出。其实很简单，一种办法可参考我们之前写过的ggplot做UMAP图（****Nature作图也出错：单细胞UMAP/TSNE图的ggplot做法与修饰****），设置颜色即可！
图片
另外一种办法也是非常的朴实，seurat中的Dimplot函数就可以实现，先画一个图，看颜色顺序，其他的群设置为灰色，需要标注的群设置为需要的颜色即可！
#标记颜色
library(Seurat)
DimPlot(scedata, label = T, cols = cluster_cols,repel = T)
length(unique(scedata$singler))
colors <- c("grey","#FB8072","grey","#7BAFDE","grey",
"grey","grey","grey","grey","grey",
"grey","grey","grey","grey","grey")
DimPlot(scedata, label = T, cols = colors,repel = T)+
NoLegend()
图片
==================2===================
至此我们今天的内容还没有结束，不然也太水了。之前我们在将UMAP图修饰的时候，提到过要把特定群框起来需要用置信函数或者手动操作，这里发现一个包ggunchull，可以有效的圈起来需要的群，需要在ggplot作图，所以先提取数据。只需要仔细调节其中的参数就可以完成（stat_unchull函数中的nbin、nsm 、qval 、sfac ）。效果也是可以的，虽然没有手动的自在！
devtools::install_github("sajuukLyu/ggunchull", type = "source")
library(ggunchull)
library(ggplot2)
data <- as.data.frame(scedata[["umap"]]@cell.embeddings)
data$celltype <- scedata$singler
colnames(data)
ggplot(data, aes(x = UMAP_1,
y = UMAP_2,
fill = celltype,
color = celltype)) +
stat_unchull(data=subset(data, celltype=="B_cell"),
alpha = 0.2,
size = 0.5,
show.legend = F,
nbin = 300,
nsm = 20,
qval = 0.8,
sfac = 1.5) +
geom_point(size = 1) +
theme_classic()+
theme(axis.text = element_text(colour = 'black', size = 12))+
scale_fill_manual(values = cluster_cols) +
scale_color_manual(values = cluster_cols)
图片
==================3===================
没错，还有还有，之前文章（****Nature作图也出错：单细胞UMAP/TSNE图的ggplot做法与修饰****）提到ggplot对UMAP坐标轴的修饰，还是有点复杂，不过原理如此。这里介绍一个Y叔的R包tidydr（其他功能感兴趣还是值得探索学习的），可以一键得到相应的坐标轴，可以与之前的文章结合了。****
install.packages("tidydr")
library(tidydr)
ggplot(data, aes(x = UMAP_1,
y = UMAP_2,
fill = celltype,
color = celltype)) +
stat_unchull(data=subset(data, celltype=="B_cell"),
alpha = 0.2,
size = 0.5,
show.legend = F,
nbin = 300,
nsm = 20,
qval = 0.8,
sfac = 1.5) +
geom_point(size = 1) +
theme_dr()+
theme(panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank())+
scale_fill_manual(values = cluster_cols) +
scale_color_manual(values = cluster_cols)
图片
这样就方便多了！！！以上就是这期全部内容了，希望对你有帮助，觉得有用的，分享一下，点个赞、点一下再看呗，谢谢支持！
更多精彩请至我的公众号---KS科研分享与服务
