R语言使用ggplot2对冗余分析(RDA)等约束排序分析结果作图

冗余分析(RDA)等约束排序分析常常被用来分析群落物种数据，并找到哪些环境因子对物种数据有所影响。之前用R进行RDA分析，但是结果往往是用sigmplot展示作图，最近用R语言作图有好多小问题需要克服，记录一下。关于RDA分析，也看了好多别人的资料，不再做记录，这里推荐刘尧科学网博客http://blog.sciencenet.cn/blog-3406804-1182489.html，里面也有很多其他的分析，都很详细，看了好几遍，但是必须自己做一遍，才能把握整个过程。

这里只记录作图代码以备以后用。数据简单说明（仅举例），共4个氮素水平，对照（CK），N2（每年每平方米加氮2g），N10（10g），N50(50g), 每个处理6个重复，共24个样点。环境因子共有9个（图1蓝色箭头），微生物群落结构是7个数据（图1红色箭头），PLFA实验数据。

文件rdatu1: RDA分析后环境因子坐标  biplot

文件rdatu2: 微生物群落结构坐标  species

文件rdatu: 24个样方点坐标  sites  数据格式如下，这些坐标可以直接用代码获取，这里留存进行二次分析。

要解决的小问题？

1. 分组绘制颜色: 如图3，即不同处理的样方点分组显示不同颜色，环境因子和微生物结构分组显示。我在文章上经常见到图一和二类似的图。原本环境因子和微生物因子坐标是一个文本，作图时遇到问题，总想改动代码一次性把图画好，发现一直运行不了，就把数据分成两部分，把画线部分重新写了一遍，试一试，发现真可以。

2. 文字显示: 文字老是重叠或遮挡如图1，以前在sigmplot可以手动调，但是箭头画的不好，这里加载ggrepel包，画图时把geom_text 改为geom_text_repel（即代码绿色部分）即可。ggrepel包和ggplot2语句几乎是通用的。

3. 微生物群落和环境因子数据坐标数据差异太大。有时候作图发现，箭头很长或很短，很不美观，也不能清晰的展示内容。这时候可以把微生物群落数据新坐标（一般是物种数据太大，在外围；环境因子数据太小，聚在中间）同比例缩小，但切记是同比例，且必须所有的微生物坐标都要缩小。这种做法是允许的，也不会影响群落结构与环境因子的关系。

以下是作图的代码，只需要改动红色部分就可以，这些作图的小技巧同样适用于其他约束排序和非约束排序分析。

library(ggrepel)     ##这个包能最大可能使图中文字显示，减少文字重叠。

library (ggplot2)   

rdatu<-read.table("clipboard",header=T)  ##解释因子新坐标

rdatu1<-read.table("clipboard",header=T)  ## 微生物因子新坐标  这三个坐标也可以用R代码获得见以上链接，这里主要是需要保存一下RDA分析结果

rdatu2<-read.table("clipboard",header=T) ##样方新坐标，示例24个数据，4个处理，每种处理6个重复

P1<- ggplot(rdatu, aes(RDA1, RDA2)) +  # 换成rdatu2，后两行#去掉运行就得图三，这里只做图1和2；

  #geom_point(aes(color =Treatment)) +       # 绘制点图

  #scale_color_manual(values = c('red', 'orange', 'green3',"blue")) + #按照处理绘制点颜色

  theme(panel.grid = element_blank(),

  panel.background = element_rect(color = 'black', fill = 'transparent'),

  legend.title = element_blank(), legend.key = element_rect(fill = 'transparent')) +

  labs(x = 'RDA1 (37.75%)', y = 'RDA2 (6.52%)') +

  geom_vline(xintercept = 0, color = 'gray', size = 0.5) +   

  geom_hline(yintercept = 0, color = 'gray', size = 0.5) +

  geom_segment(data = rdatu, aes(x = 0,y = 0, xend = RDA1,yend = RDA2), arrow = arrow(length = unit(0.1, 'cm')), size = 0.3, color = "blue") +

  geom_text_repel(data = rdatu, aes(RDA1 * 1.1, RDA2 * 1.1, label = group), color = "blue", size = 3) +

 geom_segment(data = rdatu1, aes(x = 0,y = 0, xend = RDA1,yend = RDA2), arrow = arrow(length = unit(0.1, 'cm')), size = 0.3, color = "red") +

   geom_text_repel(data = rdatu1, aes(RDA1 * 1.1, RDA2 * 1.1, label = group), color = "red", size = 3)