在既往文章中，我们对孟德尔随机化研究做了一个简单的介绍。我们可以发现，使用TwoSampleMR包做出来的森林图并不是很美观。今天我们使用R语言forestploter包优雅的绘制孟德尔随机化研究森林图。
使用TwoSampleMR包做出来的森林图是这样的
而很多SCI文章中的森林图是这样的
我们今天来做个上图这样的森林图，使用的是《R语言复现一篇6分的孟德尔随机化文章》的数据，这篇文章作者直接提供了数据，所以我就直接拿来用了。作者分析了很多精神病和骨密度的结果，这里我就取精神分裂症和骨密度结果来分析
我们构造森林图的大概格式如下，所以我们要按下图构造数据表格
这一步只能手工做，没什么好办法，不过也没花几分钟，样本量可以在网站上找，做好大概就是下图这样。公众号回复：孟德尔森林图，可以获得这个数据。
咱们先来导入数据看一下
这样的格式和我们绘图格式还有点差别。我们还需调整一下，还有个问题就是95%CI这里的上线区间和下限区间是连在一起的，我们要把它分开提取出来，需要用到一点点非常简单的正则式小知识。使用正则式需要使用stringr包，我们先把95%ci单独提出来
library(stringr)
cl<-bc$`95%Cl`
文章作者制作的这个表格非常整齐，我们提取需要使用str_sub函数，这个函数使用非常简单，你想提取什么内容，输入它的位置就可以了，下限low是1-5位置，这里要注意一下，小数点也占一个位置
bc$low<-str_sub(cl,1,5)
接下来我们提取上限区间，位置是7-11
bc$hi<-str_sub(cl,7,11)
这样数据就单独提取出来了
接下来就是导入forestploter包来绘制森林图
library(grid)
library(forestploter)
给它把第一个变量空一格，等下绘图的时候好看点
bc$Outcome<- ifelse(!is.na(bc$`sample size`), bc$Outcome, paste0(" ", bc$Outcome))
sample size、P-Value变量等下要来绘图，我们把缺失的地方变成空格
bc$`sample size` <- ifelse(is.na(bc$`sample size`), "", bc$`sample size`)
bc$`P-Value` <- ifelse(is.na(bc$`P-Value`), "", bc$`P-Value`)
生成一个变量se，它在绘图的时候表示正方形的大小
bc$se <- (log(as.numeric(bc$hi)) - log(as.numeric(bc$OR)))/1.96
把hi和low转成数字，等下要使用它来转换一下
bc$hi<-as.numeric(bc$hi)
bc$low <-as.numeric(bc$low)
生成OR (95% CI)
bc$`OR (95% CI)` <- ifelse(is.na(bc$se), "",
sprintf("%.2f (%.2f to %.2f)",
bc$OR, bc$low, bc$hi))#sprintF返回字符和可变量组合
生成一个空的绘图区间
bc$` ` <- paste(rep(" ", 20), collapse = " ")
最后数据格式如下
绘图，这里注意下移ci_column = 4是以后面生成的数据来定的
forest(bc[,c(1:2,9,10,5)],
est = bc$OR, #效应值
lower = bc$low, #可信区间下限
upper = bc$hi, #可信区间上限
sizes = bc$se,
ci_column = 4, #在那一列画森林图，要选空的那一列
ref_line = 1,
arrow_lab = c("No Schizophrenia", "Schizophrenia"),
xlim = c(0, 4),
ticks_at = c(0.5, 1, 2, 3),
footnote = "This is the demo data. Please feel free to change\nanything you want.")
我们也可以先给森林图设定一个格式，后面再采用这个格式
tm <- forest_theme(base_size = 10, #文本的大小
# Confidence interval point shape, line type/color/width
ci_pch = 15, #可信区间点的形状
ci_col = "#762a83", #CI的颜色
ci_fill = "blue", #ci颜色填充
ci_alpha = 0.8, #ci透明度
ci_lty = 1, #CI的线型
ci_lwd = 1.5, #CI的线宽
ci_Theight = 0.2, # Set an T end at the end of CI ci的高度，默认是NULL
# Reference line width/type/color 参考线默认的参数，中间的竖的虚线
refline_lwd = 1, #中间的竖的虚线
refline_lty = "dashed",
refline_col = "grey20",
# Vertical line width/type/color 垂直线宽/类型/颜色 可以添加一条额外的垂直线，如果没有就不显示
vertline_lwd = 1, #可以添加一条额外的垂直线，如果没有就不显示
vertline_lty = "dashed",
vertline_col = "grey20",
# Change summary color for filling and borders 更改填充和边框的摘要颜色
summary_fill = "yellow", #汇总部分大菱形的颜色
summary_col = "#4575b4",
# Footnote font size/face/color 脚注字体大小/字体/颜色
footnote_cex = 0.6,
footnote_fontface = "italic",
footnote_col = "red")
使用这个模板绘图文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-566715.html
forest(bc[,c(1:2,9,10,5)],
est = bc$OR, #效应值
lower = bc$low, #可信区间下限
upper = bc$hi, #可信区间上限
sizes = bc$se,
ci_column = 4, #在那一列画森林图，要选空的那一列
ref_line = 1,
arrow_lab = c("No Schizophrenia", "Schizophrenia"),
xlim = c(0, 4),
ticks_at = c(0.5, 1, 2, 3),
footnote = "This is the demo data. Please feel free to change\nanything you want.",
theme = tm)
这样一个符合论文发表的森林图就做好啦。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-566715.html
到了这里，关于R语言forestploter包优雅的绘制孟德尔随机化研究森林图的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
