BioF3 FigCode · SCI 绘图代码集

Marker 气泡图（Marker Bubble）

导出日期：2026年6月27日

分类：聚类可视化｜ 依赖包：Seurat、ggplot2

解决的生物学问题

哪些 marker 在哪些 cluster 中特异表达？这些 cluster 应该注释成什么细胞类型？

应用场景

手动 cluster 注释
已知 marker 验证 cluster
论文 Figure 1B 经典图
多 marker panel 一图汇总

输入数据格式

Seurat 对象 + marker 基因列表

关键参数

features（marker 基因列表）
cols（min/max 颜色）
dot.scale（点大小缩放）
cluster.idents = TRUE 重排 cluster

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/sc-marker-bubble.R
curl -O https://<your-site>/figcode/data/sc-marker-bubble.csv

3. 安装依赖

# CRAN 包
install.packages(c("ggplot2"))

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

完整代码

library(Seurat)
library(ggplot2)

# --- Demo data ---
data("pbmc_small")
seu <- pbmc_small

# --- Marker panel ---
markers <- c(
  "CD3D", "CD3E", "CD8A",       # T cells
  "MS4A1", "CD79A",             # B cells
  "LYZ", "CD14", "FCGR3A",      # Monocytes
  "GNLY", "NKG7"                # NK
)
markers <- markers[markers %in% rownames(seu)]

# --- DotPlot ---
DotPlot(
  seu,
  features  = markers,
  cols      = c("#e5e7eb", "#dc2626"),
  dot.scale = 8,
  cluster.idents = TRUE
) +
  RotatedAxis() +
  labs(x = NULL, y = NULL, title = "Cell Type Markers across Clusters") +
  theme(axis.text.x = element_text(face = "italic"))

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：Seurat 对象 + marker 基因列表
使用 read.csv() / readRDS() 读取本地文件