Python 堆叠小提琴（Scanpy Stacked Violin）

分类：聚类可视化 ｜ 依赖包：scanpy、matplotlib

解决的生物学问题

每个 marker 在各 cluster 的表达分布形状如何？是双峰还是单峰？

应用场景

• 替代 DotPlot 看分布形状
• Bimodal expression 检测
• 论文 Figure 2 marker 详情图
• Scanpy 流程标准图

输入数据格式

AnnData 对象 + marker 基因列表

关键参数

• stripplot = False（不叠 strip）
• jitter = False
• rotation = 90 旋转 cluster 标签
• swap_axes = False

快速开始

1. 直接在线运行

打开 FigCode 在线绘图，点击本工具卡片的"在线绘图"按钮即可用内置示例数据出图，零环境配置。

2. 本地复现

下载脚本和示例数据，本地 RStudio 运行：

# 下载
curl -O https://<your-site>/figcode/scripts/py-violin-stack.R
curl -O https://<your-site>/figcode/data/py-violin-stack.csv

3. 安装依赖

# CRAN 包
install.packages(c("scanpy", "matplotlib"))

# Bioconductor 包（如需）
# BiocManager::install(c())

完整代码

import scanpy as sc
import matplotlib.pyplot as plt

# --- Demo: built-in PBMC 3k ---
adata = sc.datasets.pbmc3k_processed()

# --- Marker panel ---
markers = [
    "CD3D", "CD3E", "CD8A",      # T cells
    "MS4A1", "CD79A",            # B cells
    "LYZ", "CD14",               # Monocytes
    "GNLY", "NKG7",              # NK
    "FCER1A",                    # Dendritic
    "PPBP",                      # Megakaryocyte
]
markers = [m for m in markers if m in adata.var_names]

# --- Stacked violin ---
sc.pl.stacked_violin(
    adata,
    var_names=markers,
    groupby="louvain",
    swap_axes=False,
    figsize=(10, 6),
    cmap="Reds",
    standard_scale="var",
    title="Marker expression — stacked violin",
    save=False, show=False
)
plt.tight_layout()
plt.savefig("plot_001.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
print(f"Plotted {len(markers)} markers across {adata.obs['louvain'].nunique()} clusters")

替换为自己的数据

脚本中以 # --- Demo data --- 标注的段落是示例数据生成代码。替换为自己的数据时，保持列名一致即可：

• 输入格式：AnnData 对象 + marker 基因列表
• 使用 read.csv() / readRDS() 读取本地文件

延伸阅读

• 相关教程：Python 堆叠小提琴 完整流程
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