r语言画动态螺旋线（R语言学习-线图绘制）

r语言画动态螺旋线（R语言学习-线图绘制）p <- ggplot(data_m aes(x=xvariable y=value color=variable group=variable)) geom_line() theme(legend.position=c(0.1 0.9)) p dev.off()图出来了，一条线，看一眼没问题；再仔细看，不对了，怎么还不是倒钟形，原来横坐标错位了。geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the group aesthetic?原来默认ggplot2把每个点都视作了一个分组，什么都没画出来。而data_m中的数据都来源于一个分组H3K27ac，分组的名字为variable，修改下脚本，看看效果。# variable和value为矩阵melt后的两列的

线图

线图是反映趋势变化的一种方式，其输入数据一般也是一个矩阵。

单线图

假设有这么一个矩阵，第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域，第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度，想绘制一张线图展示。

profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5"

读入数据 (经过前面几篇的联系，这应该都很熟了)

profile_text <- read.table(text=profile header=T row.names=1 quote="" sep=";") profile_text

H3K27ac -5000 8.7 -4000 8.4 -3000 8.3 -2000 7.2 -1000 3.6 0 3.6 1000 7.1 2000 8.2 3000 8.4 4000 8.5 5000 8.5

# 在melt时保留位置信息 # melt格式是ggplot2画图最喜欢的格式 # 好好体会下这个格式，虽然多占用了不少空间，但是确实很方便 # 这里可以用 `xvariable`，也可以是其它字符串，但需要保证后面与这里的一致 # 因为这一列是要在X轴显示，所以起名为`xvariable`。 profile_text$xvariable = rownames(profile_text) library(ggplot2) library(reshape2) data_m <- melt(profile_text id.vars=c("xvariable")) data_m

xvariable variable value 1 -5000 H3K27ac 8.7 2 -4000 H3K27ac 8.4 3 -3000 H3K27ac 8.3 4 -2000 H3K27ac 7.2 5 -1000 H3K27ac 3.6 6 0 H3K27ac 3.6 7 1000 H3K27ac 7.1 8 2000 H3K27ac 8.2 9 3000 H3K27ac 8.4 10 4000 H3K27ac 8.5 11 5000 H3K27ac 8.5

然后开始画图，与上面画heatmap一样。

# variable和value为矩阵melt后的两列的名字，内部变量 variable代表了点线的属性，value代表对应的值。 p <- ggplot(data_m aes(x=xvariable y=value) color=variable) geom_line() p # 图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中，如果用Rstudio，可以不运行dev.off() dev.off()

满心期待一个倒钟形曲线，结果，

什么也没有。

仔细看，出来一段提示

geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the group aesthetic?

原来默认ggplot2把每个点都视作了一个分组，什么都没画出来。而data_m中的数据都来源于一个分组H3K27ac，分组的名字为variable，修改下脚本，看看效果。

p <- ggplot(data_m aes(x=xvariable y=value color=variable group=variable)) geom_line() theme(legend.position=c(0.1 0.9)) p dev.off()

图出来了，一条线，看一眼没问题；再仔细看，不对了，怎么还不是倒钟形，原来横坐标错位了。

检查下数据格式

summary(data_m)

xvariable variable Length:11 H3K27ac:11 Class :character Mode :character

问题来了，xvariable虽然看上去数字，但存储的实际是字符串 (因为是作为行名字读取的)，需要转换为数字。

data_m$xvariable <- as.numeric(data_m$xvariable) #再检验下 is.numeric(data_m$xvariable)

[1] TRUE

好了，继续画图。

# 注意断行时，加号在行尾，不能放在行首 p <- ggplot(data_m aes(x=xvariable y=value color=variable group=variable)) geom_line() theme(legend.position=c(0.1 0.8)) p dev.off()

图终于出来了，调了下legend的位置，看上去有点意思了。

有点难看，如果平滑下，会不会好一些，stat_smooth可以对绘制的线进行局部拟合。在不影响变化趋势的情况下，可以使用 (但慎用)。

p <- ggplot(data_m aes(x=xvariable y=value color=variable group=variable)) geom_line() stat_smooth(method="auto" se=FALSE) theme(legend.position=c(0.1 0.8)) p dev.off()

从图中看，趋势还是一致的，线条更优美了。另外一个方式是增加区间的数量，线也会好些，而且更真实。

stat_smooth和geom_line各绘制了一条线，只保留一条就好。

p <- ggplot(data_m aes(x=xvariable y=value color=variable group=variable)) stat_smooth(method="auto" se=FALSE) theme(legend.position=c(0.1 0.8)) p dev.off()

好了，终于完成了单条线图的绘制。

多线图

那么再来一个多线图的例子吧，只要给之前的数据矩阵多加几列就好了。

profile = "Pos;h3k27ac;ctcf;enhancer;h3k4me3;polII -5000;8.7;10.7;11.7;10;8.3 -4000;8.4;10.8;11.8;9.8;7.8 -3000;8.3;10.5;12.2;9.4;7 -2000;7.2;10.9;12.7;8.4;4.8 -1000;3.6;8.5;12.8;4.8;1.3 0;3.6;8.5;13.4;5.2;1.5 1000;7.1;10.9;12.4;8.1;4.9 2000;8.2;10.7;12.4;9.5;7.7 3000;8.4;10.4;12;9.8;7.9 4000;8.5;10.6;11.7;9.7;8.2 5000;8.5;10.6;11.7;10;8.2" profile_text <- read.table(text=profile header=T row.names=1 quote="" sep=";") profile_text$xvariable = rownames(profile_text) data_m <- melt(profile_text id.vars=c("xvariable")) data_m$xvariable <- as.numeric(data_m$xvariable) # 这里group=variable，而不是group=1 (如果上面你用的是1的话) # variable和value为矩阵melt后的两列的名字，内部变量 variable代表了点线的属性，value代表对应的值。 p <- ggplot(data_m aes(x=xvariable y=value color=variable group=variable)) stat_smooth(method="auto" se=FALSE) theme(legend.position=c(0.85 0.2)) p dev.off()

横轴文本线图

如果横轴是文本，又该怎么调整顺序呢？还记得之前热图旁的行或列的顺序调整吗？重新设置变量的factor水平就可以控制其顺序。

profile = "Pos;h3k27ac;ctcf;enhancer;h3k4me3;polII -5000;8.7;10.7;11.7;10;8.3 -4000;8.4;10.8;11.8;9.8;7.8 -3000;8.3;10.5;12.2;9.4;7 -2000;7.2;10.9;12.7;8.4;4.8 -1000;3.6;8.5;12.8;4.8;1.3 0;3.6;8.5;13.4;5.2;1.5 1000;7.1;10.9;12.4;8.1;4.9 2000;8.2;10.7;12.4;9.5;7.7 3000;8.4;10.4;12;9.8;7.9 4000;8.5;10.6;11.7;9.7;8.2 5000;8.5;10.6;11.7;10;8.2" profile_text <- read.table(text=profile header=T row.names=1 quote="" sep=";") profile_text_rownames <- row.names(profile_text) profile_text$xvariable = rownames(profile_text) data_m <- melt(profile_text id.vars=c("xvariable")) # 就是这一句，会经常用到 data_m$xvariable <- factor(data_m$xvariable levels=profile_text_rownames ordered=T) # geom_line设置线的粗细和透明度 p <- ggplot(data_m aes(x=xvariable y=value color=variable group=variable)) geom_line(size=1 alpha=0.9) theme(legend.position=c(0.85 0.2)) theme(axis.text.x=element_text(angle=45 hjust=1 vjust=1)) # stat_smooth #p <- ggplot(data_m aes(x=xvariable y=value color=variable group=variable)) # stat_smooth(method="auto" se=FALSE) theme(legend.position=c(0.85 0.2)) # theme(axis.text.x=element_text(angle=45 hjust=1 vjust=1)) p dev.off()

比较下位置信息做为数字(前面的线图)和位置信息横轴的差别。当为数值时，ggplot2会选择合适的几个刻度做标记，当为文本时，会全部标记。另外文本横轴，smooth效果不明显 (下面第2张图)。

至此完成了线图的基本绘制，虽然还可以，但还有不少需要提高的地方，比如在线图上加一条或几条垂线、加个水平线、修改X轴的标记(比如0换为TSS)、设置每条线的颜色等。具体且听下回一步线图法。