如何使用image（）函数在R中绘制数据

Question

我有一个临床数据集，我想使用image()函数对其进行绘制，以查看是否可以找出数据中的不同组。

该数据的结构是List of 2 ：56个样品和5000的基因表达。

当我使用image(lung) ，只看到一小块橙色，而看不到任何图案或任何组对我来说很突出。

基本上，数据集中有四种类型的临床病症：结肠癌（13个样本），小细胞（6个样本）等。

我想看看，例如，与该数据集中的其他组/条件相比，带有6个样本的```smallcell''具有其自身的模式。

load(url("https://github.com/hughng92/dataset/raw/master/lung.RData"))
rownames(lung)
image(lung)

这就是我所看到的：

我想知道是否可以从数据集中组合这4个条件的四个不同的图，所以它看起来会有所不同。

任何提示都很棒！

Answer 1

建议将类似类型重新排列后再查看图像输出。 我想我现在在那些基因表达谱中看到了一些群体差异。 具体来说，“正常”类别通常具有较少的红色条带，尽管有些夫妇的“正常”为红色，而其他不是。 我认为有趣的是，与每种肿瘤类型相比，正常列（图像中）的变异性似乎要小，并且并不特别令人惊讶。 我有一位朋友是分子生物学家，他将肿瘤描述为“遗传性火车残骸”：

table( rownames( lung[order(rownames(lung)), ]))

Carcinoid     Colon    Normal SmallCell 
       20        13        17         6 

------------------

 image( lung[order(rownames(lung)), ])

这将更好地指示类型分组的边界：

image( lung[order(rownames(lung)), ], xaxt="n")
axis(1, at=(cumsum( table( rownames( lung[order(rownames(lung)), ])))-1)/56 ,
        labels=names(table( rownames( lung[order(rownames(lung)), ]))),las=2)