R

我试图在R中绘制基因表达谱图。我的输入数据是一个数据框，其中第1列有基因名称，下一列2:18是多种癌症类型。下面是一组小数据

我想要的是制作一个在x轴和y轴上都有样本的图，每个基因的表达线。 看起来像这样的东西。

但它应该有癌症类型（列），而不是x轴上的时间点 到目前为止，我已经尝试了ggplot（）和geneprofiler（），但一次又一次失败

任何帮助都将不胜感激。

数据格式 数据的当前格式称为宽格式，但

ggplot

需要长格式数据。

tidyr

包（属于

tidyverse

的一部分）具有在宽格式和长格式之间转换的功能。在本例中，您需要该函数。例如，如果您在一个名为

df_gene_expr

的data.frame（或tibble）中有数据，那么枢轴将类似于

library(tidyverse)

df_gene_expr %>%
  pivot_longer(cols=2:18, names_to="cancer_type", values_to="gene_expr") %>%
  filter(ID == "ABCA8") %>%
  ggplot(aes(x=cancer_type, y=gene_expr)) +
  geom_point()

在这里，我们挑出一个基因“ABCA8”。将

geom_点（）


离散趋势线
我不确定
geom\u smooth
是否完全合适-它的设计考虑了连续数据。相反，我建议使用
stat\u summary

这有一个小技巧，因为x轴上的离散的
cancer\u type
。也就是说，
cancer\u type
变量应该是一个
因子
，但是我们将在
stat\u summary
中为x值使用底层代码。否则，它会抱怨使用
geom='line'
没有意义

大致如下：

ggplot(df_long, aes(x=cancer_type, y=gene_expr)) +
  geom_hline(yintercept=0, linetype=4, color="red") +
  geom_line(aes(group=ID), size=0.5, alpha=0.3, color="black") +
  stat_summary(aes(x=as.numeric(cancer_type)), fun=mean, geom='line',
               size=2, color='orange')

假数据的输出

从技术上讲，这是同样的技巧（
aes（x=as.numeric（cancer_type））
）同样可以很好地应用于
geom_smooth
，但我认为使用
stat_summary
更合理，让我们明确选择要计算的stat。例如，在这种情况下，对于summary函数来说，
median
而不是
mean
可能更合适。
ggplot
使用
geom_line（）
应该可以。你尝试过什么失败了？嘿，我的数据是宽格式的，所以我遇到了问题。将其转换为长格式对我来说很有效。将宽格式转换为长格式对我来说很有效。你能帮我提取一条趋势线吗？我尝试过
geom_平滑（size=2，se=FALSE，color=“orange”）
但它向我展示了geom_smooth（）`using method='leash'和公式'y~x'，图形中没有趋势线。