交流群有一个昵称是“今西”的小伙伴说他做了一个常规的转录组分析，实验和对照两个组，各三个样本。他的老师希望能把一个基因集里所有的基因（一个通路里面的，或者上下调最显著的基因列表）都做箱线图，表现在两个组中的表达情况。一个基因集中的基因往往超过十个，这次就不能像之前那样一个个的画图拼接，必须要用循环做图了。
但是循环的时候就报错了，他求助了他的师兄，发现问题就出在aes() 上，搜索到：
如下所示：
You need to explicitly print() the object returned by ggplot() in a for loop because auto-print()ing is turned off there (and a few other places).
You also need to use aes_string() in place of aes() because you aren't using i as the actual variable in filter（提问者的dataframe） but as a character string containing the variable (in turn) in filter to be plotted.
让我们来演示一下“今西”小伙伴遇到的问题：
df = as.data.frame(rbind(matrix(rnorm(260),nrow = 10),
matrix(rexp(260),nrow = 10)
))
colnames(df)=paste0('gene',LETTERS)
condition = rep(c('case','control'),each=10)
library(ggplot2)
gencounts = as.data.frame(cbind(condition,df))
gencounts[1:4,1:4]
如下所示：
> gencounts[1:4,1:4]
condition geneA geneB geneC
1 case -1.1783525 0.5862758 0.8885539
2 case 0.5305503 -0.2297670 0.1225264
3 case -1.9248160 1.7752445 -0.6351263
4 case 2.8276993 0.5792767 -1.6000259
总共是26个基因，它们都是在case 和 control两个分组需要看表达量差异，而且case 和 control两个分组内部都是10个病人。
# 任意一个基因绘图
ggplot(gencounts, aes (x=condition, y= geneY)) +
geom_boxplot(width=0.3,aes(fill=factor(condition)),show.legend = FALSE) +
theme_bw()
如下所示：
因为要写循环，对全部的基因批量绘图，所以“今西”小伙伴使用了如下所示的代码：
i =2
colnames(gencounts)[i]
# 不报错，但是绘图是失败的后面的aes_string的差异
# 这里需要着重强调 aes 和
if(T){
ggplot(gencounts, aes (x=condition, y= colnames(gencounts)[i])) +
geom_boxplot(width=0.3,aes(fill=factor(condition)),show.legend = FALSE) +
theme_bw()
}
然后就报错了，如果需要让上面的代码成功，需要做一个简单的修改， 就是ggplot的aes和aes_string的差异：
# 成功的绘图
ggplot(gencounts, aes_string (x='condition', y= colnames(gencounts)[i])) +
geom_boxplot(width=0.3,aes(fill=factor(condition)),show.legend = FALSE) +
theme_bw()
测试后，就可以批量绘图并且拼接啦；
pl = lapply(2:ncol(gencounts), function(i){
ggplot(gencounts, aes_string (x='condition', y= colnames(gencounts)[i])) +
geom_boxplot(width=0.3,aes(fill=factor(condition)),show.legend = FALSE) +
theme_bw()
})
#cowplot::plot_grid(plotlist = pl, align = "h", nrow = 4)
patchwork::wrap_plots(pl,byrow = T, nrow =7)
如下所示：
当然了，这个箱线图还可以进一步美化， 比如添加统计学检验指标：
# 箱线图可以更加自定义，比如添加统计学显著指标
i =2
colnames(gencounts)[i]
ggplot(gencounts, aes_string (x='condition', y= gencounts[,i]) ) +
stat_boxplot(geom="errorbar",position=position_dodge(width=0.7),width=0.2,alpha=0.8,color="black") +
geom_boxplot(width=0.3,aes(fill=factor(condition)),show.legend = FALSE) +
theme_bw()+ labs(y="Expression Level") +
theme(panel.grid.major = element_blank(), #panel.grid.minor = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black",size=1),
axis.title.y=element_text(size=14),axis.text.y=element_text(size=14),
axis.title.x=element_blank(),axis.text.x=element_text(size=14)
) +
ggsignif::geom_signif(comparisons = list(c( 'case','control' )),
map_signif_level=T,vjust=0.5,color="black",
textsize=5,test=t.test,step_increase=0.1) +
scale_fill_manual(values=c("RoyalBlue", "firebrick3")) +
ggtitle( colnames(gencounts)[i] )
如下所示：
如果你要从ggplot2开始一步步调制成为它这样的美图，需要下很深的功夫，一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。
前面我们介绍了绘图小白神包：
链接：https://ggplot2-book.org/facet.html
书名是：ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis 作者：Hadley Wickham
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