当小仙又打下"今天"这两个字的时候，小时候每天一篇日记的恐惧好像又回来了，过去这么久，我的文学功底果然没有一点长进！
今天给大家分享的图来自于NatureBiotechnology上的一篇文章。Nature系列的文章就不用多说了，无数科研人心中的神刊，一篇Nature文章需要耗费大量的心血和经费。不过小仙想提醒大家一下，当你中了Nature，除了高兴之外还要留意一下，文章发表还要再花一笔巨款。如果选择OA发表，版面费是�，换成人民币要元，不得不说这是个很吉利的数字啊，哈哈。有意思的是，Nature官方也给了解释，为什么他们的版面费会比一般的期刊贵这么多，大概就是他们收到的稿件太多，拒稿花费了大量的精力。小仙只有一个评价，暴利且傲娇。希望有一天咱们国内也能有个这样的期刊。
回归正题，要模仿的图如下：
Step1.绘图数据的准备
首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,在excel中保存成csv格式。数据的格式如下图：
Step2.绘图数据的读取
data-read.csv(“yourfilepath”,header=T)
Step3.绘图所需package的调用
library(reshape2)library(ggplot2)library(ggbeeswarm)##调用之前先安装install.packages("ggbeeswarm")
Step4.绘图
先画出普通的蜜蜂图
df-melt(data)#宽数据变成长数据p1-ggplot(df,aes(x=variable,y=value))+geom_beeswarm()p1
调整点的分布
p2-ggplot(df,aes(x=variable,y=value))+geom_beeswarm(cex=2,priority="descending")p2
手动指定颜色
p3-ggplot(df,aes(x=variable,y=value,color=variable))+geom_beeswarm(cex=2,priority="descending")+scale_color_manual(values=c("#AF0F11","#A6","#B34","#7F","#D","#D9D92D","#C53"))p3
转换x轴和y轴
p4-ggplot(df,aes(x=variable,y=value,color=variable))+geom_beeswarm(cex=2,priority="descending")+scale_color_manual(values=c("#AF0F11","#A6","#B34","#7F","#D","#D9D92D","#C53"))+coord_flip()p4
手动调整x轴和y轴
df$variable-as.factor(df$variable)level-levels(df$variable)p5-ggplot(df,aes(x=variable,y=value,color=variable))+geom_beeswarm(cex=2,priority="descending")+scale_color_manual(values=c("#AF0F11","#A6","#B34","#7F","#D","#D9D92D","#C53"))+scale_y_continuous(position="right")+coord_flip()+scale_x_discrete(limits=rev(level))+theme(axis.line=element_line(colour="black"),panel.background=element_blank(),axis.ticks=element_line(),axis.text=element_text(color="black"))+labs(x="",y="Geneexpression")p5
改变点的形状
df$variable-as.factor(df$variable)level-levels(df$variable)p6-ggplot(df,aes(x=variable,y=value,color=variable))+geom_beeswarm(cex=2,priority="descending",shape=23)+scale_color_manual(values=c("#AF0F11","#A6","#B34","#7F","#D","#D9D92D","#C53"))+scale_y_continuous(position="right")+coord_flip()+scale_x_discrete(limits=rev(level))+theme(axis.line=element_line(colour="black"),panel.background=element_blank(),axis.ticks=element_line(),axis.text=element_text(color="black"))+labs(x="",y="Geneexpression")p6
通过EPS导出的高清图（图上看起来没有那么高清，应该是图片上传时被压缩，不过能看出点的形状更清晰、规则）
参考文献：EnhanceddetectionofminimalresidualdiseasebytargetedsequencingofphasedvariantsincirculatingtumorDNA,NatureBiotechnology,
黄Xiao仙
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