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我正在比较大型基因表达实验中重复样本之间的组内相关性,其中我有多个独立的生物组 - 想法是查看是否有任何组的相关性比其他组低得多,表明潜在样本混淆或其他错误。
我正在使用 ggplot 来绘制每个重复对的表达值。我还希望能够将相关系数和 p 值添加到绘图的每个面板中,这是我通过 summarize
获得的。和 cor.test
.您可以使用此代码来获得总体思路:在 exp1
中,重复项是相关的,但不是在 exp2
中.
library(tidyverse)
df <- data.frame(exp=c(rep('exp1', 100), rep('exp2', 100)), a=rnorm(200, 1000, 200))
df <- mutate(df, b=ifelse(exp=='exp1', a*rnorm(100,1,0.05), rnorm(100, 1000, 200)))
head(df)
tail(df)
df %>% ggplot(aes(x=a, y=b))+
geom_point() +
facet_wrap(~exp)
group_by(df, exp) %>%
summarize(corr=cor.test(a,b)$estimate, pval=cor.test(a,b)$p.value)
ggplot
生成的图,我已经手动添加了最后得到的 R 和 p 值。但是当然,如果我有很多样本对要分析,那么能够从
ggplot
中自动添加这些会很好。称呼。我只是不知道该怎么做。
最佳答案
如果出于某种原因,您想自己构建它而不是使用 ggpubr
函数,您可以创建汇总数据、格式化标签并使用 geom_text
放置标签。 .
我正在格式化统计数据,以便 R 具有固定的 3 位有效数字,而 p 具有 3 位数字,回退到科学记数法。我在 summarise
中更改了这些列的名称到 R 和 p 来制作下面的标签。 reshape 为长数据并使用 unite
创建一个新列得到这个:
library(tidyverse)
...
group_by(df, exp) %>%
summarize(R = cor.test(a, b)$estimate, p = cor.test(a, b)$p.value) %>%
mutate(R = formatC(R, format = "fg", digits = 3),
p = formatC(p, format = "g", digits = 3)) %>%
gather(key = measure, value = value, -exp) %>%
unite("stat", measure, value, sep = " = ")
#> # A tibble: 4 x 2
#> exp stat
#> <chr> <chr>
#> 1 exp1 R = 0.965
#> 2 exp2 R = 0.0438
#> 3 exp1 p = 1.14e-58
#> 4 exp2 p = 0.665
\n
.这是一个可以很好地扩展的地方——你可能有更多的汇总统计数据要显示,但这应该仍然有效。
summ <- group_by(df, exp) %>%
summarize(R = cor.test(a, b)$estimate, p = cor.test(a, b)$p.value) %>%
mutate(R = formatC(R, format = "fg", digits = 3),
p = formatC(p, format = "g", digits = 3)) %>%
gather(key = measure, value = value, -exp) %>%
unite("stat", measure, value, sep = " = ") %>%
group_by(exp) %>%
summarise(both_stats = paste(stat, collapse = "\n"))
summ
#> # A tibble: 2 x 2
#> exp both_stats
#> <chr> <chr>
#> 1 exp1 "R = 0.965\np = 1.14e-58"
#> 2 exp2 "R = 0.0438\np = 0.665"
geom_text
,我将 x 坐标设置为
-Inf
,它得到所有 x 值的最小值,y 坐标为
Inf
对于所有 y 值的最大值。这会将标签放在左上角,而不管数据中的值如何。
hjust
和
vjust
超出预期的 0 到 1 范围。但是
nudge_x
/
nudge_y
不会做任何事情,因为值被设置为无穷大。
df %>%
ggplot(aes(x = a, y = b)) +
geom_point() +
geom_text(aes(x = -Inf, y = Inf, label = both_stats), data = summ,
hjust = -0.1, vjust = 1.1, lineheight = 1) +
facet_wrap(~ exp)
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