[英]Adding multiple lines of means for two separate groups using ggplot / stat_summary
新手在這里。
我正在嘗試為兩個不同的基因創建一個抖動 plot 的基因表達 2^-dCt 值(數據框中的 p2ndCt),以及代表平均值的兩條單獨的線。 我的樣本是一系列有序的細胞系。 我在 data.frame 中有如下數據:
Sample gene dCt p2ndCt
1 K562 naive e14a2 -1.34 2.531513e+00
2 DMSO ctrl e14a2 -0.40 1.319508e+00
3 0.5 nM e14a2 -1.93 3.810552e+00
4 1 nM e14a2 -3.06 8.339726e+00
5 2 nM e14a2 -4.17 1.800094e+01
6 3.5 nM e14a2 -4.70 2.599208e+01
7 5 nM e14a2 -3.58 1.195879e+01
...
67 5 nM e6a2 -2.06 4.169863e+00
68 10 nM e6a2 -0.02 1.013959e+00
69 15 nM e6a2 7.52 5.448217e-03
70 25 nM e6a2 0.75 5.946036e-01
我想讓 stat_summary() 將每個樣本中的 e14a2 均值與 e6a2 均值分開,但是我不確定如何在現有的 data.frame 中執行此操作。 我試過這段代碼:
##BCR-ABL1 dCt qPCR graph
BCRABL1_dCt <- read.csv('~/Manjaro/workspace/BCR-ABL1_dCt.csv')
BCRABL1_dCt$Sample <- factor(BCRABL1_dCt$Sample, levels = c('K562 naive', 'DMSO ctrl', '0.5 nM', '1 nM', '2 nM', '3.5 nM', '5 nM', '10 nM', '15 nM', '25 nM', '50 nM', '200 nM'))
BCRABL1_dCt_plot <- ggplot(BCRABL1_dCt, aes(x = Sample, y = p2ndCt, color = gene)) + geom_jitter(width = 0.1, height = 0) + stat_summary(aes(y = p2ndCt, group = 1), fun = mean, geom = 'line', size = 1, color = 'red')
e14a2_dCt_plot
...這只是給了我一條線來平均兩個基因。 我讀過我可以將基因放在不同的 data.frames 中,但最好將它們全部放在一個中。 在此先感謝您的幫助!
使用提供的數據片段運行代碼會通過Sample
提供一種方法:
library(ggplot2)
ggplot(BCRABL1_dCt, aes(x = Sample, y = p2ndCt, color = gene)) +
geom_jitter(width = 0.1, height = 0) +
stat_summary(aes(y = p2ndCt, group = 1), fun = mean, geom = 'line', size = 1, color = 'red')
但是,使用group=gene
而不是group=1
為每個gene
提供了一系列均值:
ggplot(BCRABL1_dCt, aes(x = Sample, y = p2ndCt, color = gene)) +
geom_jitter(width = 0.1, height = 0) +
stat_summary(aes(y = p2ndCt, group = gene), fun = mean, geom = 'line', size = 1, color = 'red')
數據
BCRABL1_dCt <- read.table(text = " Sample gene dCt p2ndCt
1 K562_naive e14a2 -1.34 2.531513e+00
2 DMSO_ctrl e14a2 -0.40 1.319508e+00
3 0.5_nM e14a2 -1.93 3.810552e+00
4 1_nM e14a2 -3.06 8.339726e+00
5 2_nM e14a2 -4.17 1.800094e+01
6 3.5_nM e14a2 -4.70 2.599208e+01
7 5_nM e14a2 -3.58 1.195879e+01
67 5_nM e6a2 -2.06 4.169863e+00
68 10_nM e6a2 -0.02 1.013959e+00
69 15_nM e6a2 7.52 5.448217e-03
70 25_nM e6a2 0.75 5.946036e-01", header = TRUE)
BCRABL1_dCt$Sample <- gsub("_", " ", BCRABL1_dCt$Sample)
BCRABL1_dCt$Sample <- factor(BCRABL1_dCt$Sample, levels = c('K562 naive', 'DMSO ctrl', '0.5 nM', '1 nM', '2 nM', '3.5 nM', '5 nM', '10 nM', '15 nM', '25 nM', '50 nM', '200 nM'))
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