R 使用ggplot2在直方图背景中添加矩形

我想在使用ggplot2生成的直方图中添加矩形，为背景上色。 不幸的是，我的直方图没有绘制出来，我也不明白为什么。

这是我的代码，谢谢你的帮助：

##### DATA FOR HISTROGRAM
chr = 1:11
nb_SNP = 1000
SNP_positions <- data.frame()
for(c in chr){
  for(n in 1:nb_SNP){
    position <- sample(1:5000000, 1)
    SNP_positions <- rbind(SNP_positions,data.frame(chr = chr, position = position))
  }
}

##### DATA FOR RECTANGLE
df_chr <- data.frame(chr=c(1:11), 
                     xmin = rep(1,11),
                     xmax = c(40297282, 64237462, 80088348, 41978404, 74731017, 53893726, 52447651, 74330457, 39019482, 39359118, 45510589))

#### MAKE PLOT
MarkerDensity <- ggplot(SNP_positions) + 
  geom_rect(data = df_chr, aes(xmin = xmin, xmax = xmax, fill = as.factor(chr)),ymin = -Inf, ymax = Inf, alpha = 0.5) +
  geom_histogram(aes(x=position), binwidth=1000) +
  facet_wrap(~chr,ncol=3) + ggtitle("SNP density over E. grandis genome") +
  xlab("Genomic position (1 Kb)") +
  ylab("Number of SNPs") +
  theme_bw()
plot(MarkerDensity)

历史程序的数据 chr=1:11 nb_SNP=1000

---

SNP_位置因为矩形阴影x位置与直方图x位置不匹配

下面是一个简化的示例，使用您的SNP数据（为了简单起见，仅针对2条染色体），但使用位置与SNP数据匹配的新矩形数据：

##### DATA FOR RECTANGLE
df_chr <- data.frame(chr = 1:2, 
                     xmin = rep(1,2),
                     xmax = c(1000, 2000),
                     ymin = -Inf,
                     ymax = Inf)

#### MAKE PLOT
ggplot(SNP_positions[ SNP_positions$chr %in% 1:2, ]) + 
  geom_rect(data = df_chr, aes(xmin = xmin, xmax = xmax, fill = as.factor(chr)),
            ymin = -Inf, ymax = Inf, alpha = 0.5) +
  geom_histogram(aes(x=position), binwidth=1000) +
  facet_wrap(~chr,ncol=2) +
  ggtitle("SNP density over E. grandis genome") +
  xlab("Genomic position (1 Kb)") +
  ylab("Number of SNPs") +
  theme_bw()

矩形的数据

---

df_chr因为矩形阴影x位置与直方图x位置不匹配

下面是一个简化的示例，使用您的SNP数据（为了简单起见，仅针对2条染色体），但使用位置与SNP数据匹配的新矩形数据：

##### DATA FOR RECTANGLE
df_chr <- data.frame(chr = 1:2, 
                     xmin = rep(1,2),
                     xmax = c(1000, 2000),
                     ymin = -Inf,
                     ymax = Inf)

#### MAKE PLOT
ggplot(SNP_positions[ SNP_positions$chr %in% 1:2, ]) + 
  geom_rect(data = df_chr, aes(xmin = xmin, xmax = xmax, fill = as.factor(chr)),
            ymin = -Inf, ymax = Inf, alpha = 0.5) +
  geom_histogram(aes(x=position), binwidth=1000) +
  facet_wrap(~chr,ncol=2) +
  ggtitle("SNP density over E. grandis genome") +
  xlab("Genomic position (1 Kb)") +
  ylab("Number of SNPs") +
  theme_bw()

矩形的数据

---

df_chr可以使用

聚合

从数据计算

xmax

到

geom_rect

的参数。然后直方图将匹配矩形宽度

xmax <- aggregate(position ~ chr, SNP_positions, max)[[2]]
##### DATA FOR RECTANGLE
df_chr <- data.frame(chr = 1:10,
                     xmin = rep(1, 10),
                     xmax = xmax,
                     ymin = 0,
                     ymax = 100000000)

#### MAKE PLOT
MarkerDensity <- ggplot(SNP_positions,aes(x=position)) +
  geom_rect(data = df_chr, aes(xmin = xmin, xmax = xmax, fill = as.factor(chr)),ymin = -Inf, ymax = Inf, alpha = 0.5) +
  geom_histogram(binwidth = 50) +
  facet_wrap(~chr,ncol=3) + ggtitle("SNP density over E. grandis genome") +
  xlab("Genomic position (1 Kb)") +
  ylab("Number of SNPs") +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust=1))

MarkerDensity

---

xmax可以使用
aggregate
从数据计算
geom\u rect
的
xmax
参数。然后直方图将匹配矩形宽度

xmax <- aggregate(position ~ chr, SNP_positions, max)[[2]]
##### DATA FOR RECTANGLE
df_chr <- data.frame(chr = 1:10,
                     xmin = rep(1, 10),
                     xmax = xmax,
                     ymin = 0,
                     ymax = 100000000)

#### MAKE PLOT
MarkerDensity <- ggplot(SNP_positions,aes(x=position)) +
  geom_rect(data = df_chr, aes(xmin = xmin, xmax = xmax, fill = as.factor(chr)),ymin = -Inf, ymax = Inf, alpha = 0.5) +
  geom_histogram(binwidth = 50) +
  facet_wrap(~chr,ncol=3) + ggtitle("SNP density over E. grandis genome") +
  xlab("Genomic position (1 Kb)") +
  ylab("Number of SNPs") +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust=1))

MarkerDensity

xmax