跟着Nature Communications学作图:R语言ggplot2画世界地图并用md语法添加文字标签

论文

MiDAS 4: A global catalogue of full-length 16S rRNA gene sequences and taxonomy for studies of bacterial communities in wastewater treatment plants

https://www.nature.com/articles/s41467-022-29438-7

数据链接

https://figshare.com/articles/dataset/Dueholm2021a_data_zip/16566408/1

代码链接

https://github.com/msdueholm/MiDAS4

今天的推文我们重复一下论文中的Figure1a 世界地图

image.png

之前的推文介绍过世界地图添加采样地点

首先是地图

我这里就不画国家的边界了，本来是想添加每个洲的边界的，但是暂时没有找到办法，想到了再来介绍吧

library(ggplot2)
world<-map_data("world")
ggplot() +
  geom_polygon(data=world,aes(x=long,y=lat,group=group),
               fill="#dedede")+
  theme_bw()+
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult=c(0,0)))+
  scale_x_continuous(expand = expansion(add=c(0,0))) -> world.map

world.map

image.png

添加采样点

df<-read.csv("figure1df.csv")
world.map+
  geom_point(data = df,
             aes(x=Longitude, 
                 y=Latitude, 
                 colour = Process_type2), size=2)+
  scale_color_manual(values = c("#3373a5","#97b1c0",
                                         "#f8ad63",
                                         "#d8191a",
                                         "#c4c4c4"))

image.png

添加文本标签

library(ggtext)                                  
dftext<-data.frame(
  x=c(-180,-150,-10,100,50,-50),
  y=c(40,-50,-50,-50,50,60),
  label=c("**North america**
3 countries
107 cities
145WWTPs",
          "**South american**
2 countries
29 cities
38 WWTPs",
          3,4,5,6)
)
world.map01 +
  theme(legend.position = c(0.9,0.7),
        legend.background = element_rect(fill="transparent"),
        legend.box.background = element_rect(color="gray",
                                             fill="transparent"),
        legend.key = element_rect(fill="transparent"))+
  geom_richtext(data=dftext,
                aes(x=x,y=y,label=label),
                nudge_x =0,hjust=0,
                fill="transparent")

image.png

示例数据和代码可以直接到论文中去获取 或者给推文点赞，点击在看，然后留言获取

欢迎大家关注我的公众号

小明的数据分析笔记本

小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！