R 条形图上的错误条形状不正确

我已经生成了这个图：

但是，我的错误条没有正确定位（见图）。我尝试将fill=RepElement放入ggplot aes，但问题仍然存在。我不确定如何在我的图表上正确定位这些错误条。有人知道我做错了什么吗

# Ggplot Code

    pd <- peak_intersect_rep_elements_means %>%
  mutate(Antibody = factor(Antibody, sample_order)) %>%
  select(Sample, Mean_Alu_frac, 
         Mean_L1_frac, Antibody, CellLine, SD_Alu_frac, SD_L1_frac) %>%
  gather(RepElement, Frac, -Sample, -Antibody, 
         -CellLine, -SD_Alu_frac, -SD_L1_frac)

pd <- pd %>%
  gather(SdElement, FracSD, -RepElement, -Frac,-Sample, -Antibody, 
         -CellLine)

pd %>%
  ggplot(aes(Antibody, Frac, fill = RepElement)) +
  facet_wrap(~CellLine, scales = 'free_x') +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", size = 0.1,
           aes(fill = RepElement,
               color = Sample)) +
  geom_errorbar(aes(ymin=Frac - FracSD , ymax=Frac + FracSD), width=.3,
                position=position_dodge(.9)) +
  #theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust=1)) +
  scale_color_manual(values = c("ADAR062" = "black", "ADAR112" = "black",
                                 "ADAR004" = "black")) +
  #scale_fill_manual(values = c("Alu" = "#125863",
  #                             "L1" =  "#2BA8B3")) +
  scale_fill_manual(values = c("Mean_Alu_frac" = "#125863",
                               "Mean_L1_frac" =  "#2BA8B3")) +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  guides(color = F) +
  theme_minimal() +
  labs(y = '', x = '', color = '', fill = 'Rep element',
       title = "Intersection of ADAR1 IP peaks and repetetive elements") + 
  NULL

#Ggplot代码
pd%
突变（抗体=因子（抗体，样本顺序））%>%
选择（样本、平均值、分数、，
平均值L1 frac，抗体，细胞系，SD Alu frac，SD L1 frac）%>%
收集（重复元素、碎片、样本、抗体、，
-单元线，-SD\U Alu frac，-SD\U L1\U frac）
pd%
聚集（元素、分形、重复元素、分形、样本、抗体、，
-（手机线）
pd%>%
ggplot（aes（抗体、分形、填充=重复元素））+
小平面包裹（~细胞线，刻度='free_x'）+
几何图形条（stat=“identity”，position=“dodge”，size=0.1，
aes（填充=重复元素，
颜色=样品）+
几何误差条（aes（ymin=Frac-FracSD，ymax=Frac+FracSD），宽度=0.3，
位置=位置（减淡（.9））+
#主题（axis.text.x=元素\文本（角度=45，hjust=1））+
比例颜色手册（数值=c（“ADAR062”=“黑色”，“ADAR112”=“黑色”，
“ADAR004”=“黑色”））+
#刻度填充手动（数值=c（“Alu”=“#125863”），
#“L1”=“#2BA8B3”））+
刻度填充手册（数值=c（“平均值”=“#125863”），
“平均分数”=“#2BA8B3”））+
比例y连续（标签=比例：：百分比）+
导轨（颜色=F）+
主题_极小值（）+
实验室（y=''，x=''，颜色=''，填充='代表元素'，
title=“ADAR1 IP峰值和重复元素的交点”）+
无效的

Ggplot补充代码

库（tidyverse）
图书馆（平行）
图书馆（devtools）
图书馆（比例尺）
#峰值信息
```{r}
峰值\u相交\u代表\u元素%
突变（Alu_frac=Alu_相交/总峰值，
L1_分数=L1_相交/总峰值）%>%
重命名（平均值=平均值），
平均值（1分=1分）%>%
选择（样本、细胞系、抗体、平均值、平均值）%>%
变异（SD\U Alu\U frac=0，SD\U L1\U frac=0）
峰值相交代表元素。exp3%
过滤器（样本==“ADAR004”）%>%
突变（Alu_frac=Alu_相交/总峰值，
L1_分数=L1_相交/总峰值）%>%
分组依据（样本、细胞系、抗体）%>%
总结（平均值=平均值），
平均值=平均值（L1分数），
SD_-Alu-frac=SD（Alu-frac），
SD_L1_分形=SD（L1_分形））
峰值相交表示下面的元素是你想要的。我使用了
pivot\u longer
（较新版本的
gather
）来收集正确的SD和均值。在绘图中，我将
color=Sample
添加到
ggplot（）
调用中，以确保
position=“dodge”
避开不同的错误条

pd <- peak_intersect_rep_elements_means %>%
  mutate(Antibody = factor(Antibody, sample_order)) %>%
  select(Sample, Mean_Alu_frac, 
         Mean_L1_frac, Antibody, CellLine, SD_Alu_frac, SD_L1_frac)

pd <- pd %>% 
  pivot_longer(ends_with("_frac"),
               names_pattern = "(.*)_(.*)_frac",
               names_to = c(".value", "metric"))

pd %>%
  ggplot(aes(Antibody, Mean, fill = metric, color = Sample)) +
  facet_wrap(~CellLine, scales = 'free_x') +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", size = 0.1) +
  geom_errorbar(aes(ymin=Mean - SD , ymax=Mean + SD), width=.3,
                position=position_dodge(.9)) +
  scale_color_manual(values = c("ADAR062" = "black", "ADAR112" = "black",
                                "ADAR004" = "black")) +
  scale_fill_manual(values = c("Alu" = "#125863",
                               "L1" =  "#2BA8B3")) +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  guides(color = F) +
  theme_minimal() +
  labs(y = '', x = '', color = '', fill = 'Rep element',
       title = "Intersection of ADAR1 IP peaks and repetetive elements")

pd%
突变（抗体=因子（抗体，样本顺序））%>%
选择（样本、平均值、分数、，
平均值（1分，抗体，细胞系，SD分，SD分）
pd%
枢轴长度（以（“\u frac”）结束），
names_pattern=“（.*）Ufrac”（.*）”，
名称_to=c（“.value”，“metric”））
pd%>%
ggplot（aes（抗体、平均值、填充=公制、颜色=样品））+
小平面包裹（~细胞线，刻度='free_x'）+
几何图形条（stat=“identity”，position=“dodge”，size=0.1）+
几何误差条（aes（ymin=平均值-SD，ymax=平均值+SD），宽度=.3，
位置=位置（减淡（.9））+
比例颜色手册（数值=c（“ADAR062”=“黑色”，“ADAR112”=“黑色”，
“ADAR004”=“黑色”））+
刻度填充手动（数值=c（“Alu”=“#125863”），
“L1”=“#2BA8B3”））+
比例y连续（标签=比例：：百分比）+
导轨（颜色=F）+
主题_极小值（）+
实验室（y=''，x=''，颜色=''，填充='代表元素'，
title=“ADAR1 IP峰值和重复元素的交点”）
如果你也将
position=“dodge”
添加到你的
geom\u errorbar
调用中，它是否有效？嗨，巴斯，刚刚尝试了一下，position=“dodge”更改了错误条的位置，但它们仍然漂浮在错误条上方，如上图所示。你确定
ymin=Frac+SD\u Alu\u Frac，ymax=Frac+SD\u L1\u Frac
正确吗？难道你不想减去标准差得到
ymin
，而不是把它加起来吗？我不确定它们是正确的。我试着从ymin中减去，但仍然遇到同样的问题。我想这就是问题所在。仔细检查是否从正确的
Frac
中减去正确的
SD
。我想您可能还需要收集SD列。谢谢！这正是我需要的，你今天救了我。与我之前的代码相比，这段代码更加直观。我从中学到了很多。很棒的东西，很乐意帮忙
pivot\u longer
和
pivot\u wide
功能非常强大，但学习起来可能有点棘手。如果这个答案回答了你的问题，你能接受吗？
pd <- peak_intersect_rep_elements_means %>%
  mutate(Antibody = factor(Antibody, sample_order)) %>%
  select(Sample, Mean_Alu_frac, 
         Mean_L1_frac, Antibody, CellLine, SD_Alu_frac, SD_L1_frac)

pd <- pd %>% 
  pivot_longer(ends_with("_frac"),
               names_pattern = "(.*)_(.*)_frac",
               names_to = c(".value", "metric"))

pd %>%
  ggplot(aes(Antibody, Mean, fill = metric, color = Sample)) +
  facet_wrap(~CellLine, scales = 'free_x') +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", size = 0.1) +
  geom_errorbar(aes(ymin=Mean - SD , ymax=Mean + SD), width=.3,
                position=position_dodge(.9)) +
  scale_color_manual(values = c("ADAR062" = "black", "ADAR112" = "black",
                                "ADAR004" = "black")) +
  scale_fill_manual(values = c("Alu" = "#125863",
                               "L1" =  "#2BA8B3")) +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  guides(color = F) +
  theme_minimal() +
  labs(y = '', x = '', color = '', fill = 'Rep element',
       title = "Intersection of ADAR1 IP peaks and repetetive elements")