Cell文章中桑基图、Half Violin与相关性系数图绘制全攻略！
众所周知科研绘图对于SCI论文发表至关重要。
一般而言编辑审阅投稿文章分三步走：第一看排版，第二看标题摘要，第三看图表。
很多小伙伴专业能力强、研究成果也很重要，却因为编辑嫌弃图表太辣眼，反复修改还是被拒！
站在巨人的肩膀上我们更容易成功，学习高分文章的精美图片为我所用可以很好的提高文章配图档次！
2020年2月13日国际著名期刊 Cell 在线发表了一篇名为“Single-Cell Transcriptome Atlas of Murine Endothelial Cells "的文章。
文章从11个小鼠组织中构建了一个超过32000个单一内皮细胞转录本的图谱。
接下来让半夏和大家一起学习高分文章的图形绘制方法吧！
01 Origin绘制桑基图
桑基图（Sankey Diagram）是一种特定类型的流程图，图中延伸分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
最基本桑基图只有左右两个流向，Cell文章使用桑基图很好的显示了不同性别小鼠的内皮细胞的表型分类：
如果我们刚好有相似的细胞类别注释数据需要展示，我们该如何绘制桑基图呢？
1. 软件准备
本次在Win10系统下使用Origin2020绘制桑基图。
Origin2020可于OriginLab 官网*载下**：https://mail.hust.edu.cn/coremail/XT5/jsp/，
也可以在百度网盘*载下**：https://pan.baidu.com/s/1d3Tgbc。
*载下**安装软件后需使用学校提供的以edu.cn结尾的邮箱进注册激活。
2. 绘制桑基图
示例数据为来自城市或乡村的男孩或女孩的目标：
2.1 打开Origin2020软件，在Book1中输入示例数据：
2.2 选择A、B两列，菜单栏点击Plot -> Categorical -> Parallel Sets:
得到男孩、女孩分别来自城市/郊区/乡村的桑基图，颜色代表性别、分支的宽度对应数据量的多少，例如来自城市的女孩比男孩多：
选中A、B、C三列绘制桑基图，一个非常实用的功能是Origin2020会列出最近实用的图表类型，因此我们可以很便捷的选择Parallel Sets：
得到多流向桑基图如下，颜色代表性别：
2.3 调整、美化图片
设置分支颜色
双击图片进入Plot details界面下Plot properties，得到的桑基图默认根据性别Index: Col（A）显示颜色：
Color List可以更改配色方案：
点击Color List右侧的铅笔可以对Color List进行编辑：
在Color Options下可将颜色设置为由B列决定：
File -> Export Graph导出图片（快捷键Ctrl+G），可设置导出图片格式、宽、高与分辨率等：
02 Half Violin的绘制
小提琴图（Violin plots）是箱线图与核密度图的结合，因其形态类似小提琴而得名。
箱线图展示分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度。
Graphpad Prism 8.0 Column下选择Box and violin可以绘制小提琴图：
Graphpad Prism不能绘制可视化数据点的分布与概率密度共存的Half Violin。
Half Violin与云雨图相似，右侧显示数据点概率密度，左侧显示对齐的数据点：
Half Violin绘制步骤：
打开Origin2020软件，在Book1中输入数据：
选择数据，菜单栏点击Plot -> Statistical -> Half Violin：
得到Half Violin，右侧密度图中显示mean与标准差（Standard Deviation）：
双击图片进入Plot details界面下Plot properties，Group下设置Distribution Fill color为By one,颜色顺序及细节可自行设置：
密度分布填充颜色后效果如下：
接下来可对左侧Symbol的符号形状、Symbol颜色等参数进行设置：
File -> Export Graph导出图片（快捷键Ctrl+G）即可。
03 相关性系数图的绘制
Cell文章中还使用了相关性系数图：
绘图工具为联川生物在线绘图，网址：http://www.lc-bio.cn/overview。
在绘图下选择相关性系数图：
上传数据后设置参数，相关性系数计算方法有pearson、spearman、kendall三种方法，：
得到相关性系数图：
相关性系数在数据*载下**处可供*载下**：
*载下**得到数据的相关性系数如下：
导出图片。值得注意的是网站可导出可缩放矢量图形格式SVG：
04 扩展
如何使用Excel绘制相关性系数图？
原始数据如下：
Excel下PEARSON(array1, array2)可以返回 Pearson相关系数r，这是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间（包括 -1.0 和 1.0 在内）的无量纲指数，反映了两个数据集合之间的线性相关程度。
依次计算各组Pearson相关系数，以Demo_A与Demo_B的相关系数为例，其相关系数为0.983929（这与在线绘图工具导出结果一致）：
各组Pearson相关系数计算完成后我们得到各组相关系数的数据：
开始 -> 条件格式 -> 色阶，选择红白色阶或自定义色阶：
调整相关性系数图宽度，效果如下：
视图下不选择网格线：
导出图片即可。
今天给大家分享的从Cell学习科研绘图就到此为止了，希望对大家有所帮助！
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