基于 ggplot 列表中是不是存在因子的颜色代码

Posted 2023-02-16

【中文标题】基于 ggplot 列表中是不是存在因子的颜色代码

【英文标题】：color code based on presence/absence of factor in a list with ggplot基于 ggplot 列表中是否存在因子的颜色代码

【发布时间】：2014-11-26 17:09:38

【问题描述】：

我有一些基因组数据，其中包含为每个基因计算的各种统计数据（“BHTD”、“BHNS”）。还有一个列（“func.cat”）包含每个基因的功能分类；这些类别并不相互排斥，由数字 1-34 表示，即。一个基因可能属于多个功能类别，例如 1,5 和 7。我正在尝试编写一些代码，让我能够探索每个功能类别中的基因在整个数据集的分布中的位置。我遇到的问题与如何遍历 $func.cat 列中的列表有关（功能分类标记为 1-34，用“，”分隔）。

到目前为止我尝试过的是：

library(ggplot2)

dat$cat <- with(dat, factor(ifelse(func.cat == "4", 1, 0))) 

（请注意，我会根据我希望查看的类别更改“4”）

我意识到“==”导致了我的问题，因为“1,4,5”不等于 4，但我不确定如何迭代该列表中的项目 - 这是我的根问题。

p1 <- ggplot(dat, aes(x=BHNS, y=BHTD)) +
  geom_point(aes(colour = cat))
p1

这会生成一个图，将突出显示与归类为第 4 类的基因相对应的所有点，但仅显示第 4 类。我希望对任何已归类为第 4 类的基因进行着色，无论它是否具有也被归为另一类。

提前感谢您的任何建议！

这是数据的一个子集：

输入（数据） 结构（列表（BHTD = c（-2.407361658，-1.796755011，-2.033328407， -1.999300651，-1.705683372，-2.07316744，-2.14888815，-1.238415232， -1.964081372，-0.946236，-1.804456645，-1.117478076，-0.865610729， -2.014708065，-1.700170785，-2.066551154，-2.321719704，-1.382856082， -1.860020378，-1.938464139，-1.772410788，-1.98276263，-1.474897562， -2.341638838，-1.477241173，-1.997347068，-0.951587062，-1.472879561， -2.205905395，-1.573116753，NA，-1.793176812，-1.508295823，-1.411124368， -1.659159007，NA，-2.184113573，-1.753603939，-0.946572775，-2.230161692， -2.257687027，-2.052893551，-1.684633689，​​-1.723560773，-1.311466597， -0.878316233, -1.760067015, -0.991159868, -1.597358958, -1.68808286, -2.24992473，-1.384269004，-1.245007137，-0.733919882，-0.951587062， -1.716349956，-1.857569436，-2.03690476，-1.742918492，-1.652319766， -1.018325037，-1.237294825，-1.705582368，-2.251182699，-1.44607638， -1.86373038，-1.238915153，-1.999390778，-2.258813941，-2.307483301， -1.824001963，-2.046894346，-1.973018785，-1.822540934，-2.098850332， -1.622573473，-1.385826692，-0.13581749，-1.473072964，-1.912742974， -1.331192083，-1.35995547，-1.414638574，-2.3080906，-1.928952143， -1.73843242，-1.78263942，-2.045782556，-1.83695726，-1.782816678， -1.384301082，-1.738544771，-2.122562601，-1.008751008，NA，0.210106499， 不适用，-1.497540674，-1.175421047，-2.077668436，0，-2.392002104， -2.172277005，-2.248237481，-1.754777666，-1.205907566，-2.157860036， -2.372725867，-1.776418131，NA，-1.981646655，-1.83215468，-1.632970565， -1.796441664，-1.16749959，-2.097760427，-1.688111791，-1.091669998， -2.031922436，-1.609781944，-1.701092173，-1.741641383，-1.648047931， 0，不适用，-2.155091718，-2.19686492，-2.043064889，-1.900228157， -1.033211891，-1.741600124，-1.952787018，-1.635681652，-1.414146075， -1.59652266，-0.67250785，-1.741490676，-1.668132969，-1.547999618， -2.096369244，-1.585198776，-0.893064463，-1.720571973，-2.22165509， -0.87006502，-2.026357729，-1.903054158，-2.336779135，-1.804456645， -2.187397942，-1.738544771，NA，NA，-2.244769328，-1.443026239， -2.1075961，-1.284505684，-2.171199234，0，-1.832601732，NA， 不适用，-1.92361227，-1.404739557，-1.673782332，-1.630260976，-1.949121617， -1.53​​5783949，-0.93437506，-1.682586839，-1.211290477，-1.837644381， -2.006840092，-2.094965703，-1.501569366，-1.686096428，-1.766893171， -1.025055976，-1.445292041，-1.804456645，-1.295447345，-2.333513471， -2.024633218，-1.945932896，-2.138973359，-1.192594283，-1.032891761， -2.274612038，-1.572404387，-1.157314923，-1.821517283，-0.951587062， -1.491063082，-1.262268477，-1.285825224，-2.125036752，-2.254193395， -2.025063005，-1.781927799，-1.817341356，-2.363964155，-1.324016132， -1.807867509，-1.28536312，-2.304611837，-1.805333968，-1.981011267， -1.148360279，-2.254965576，-1.832997391，-1.284505684，-1.36694829， -1.511236509，-2.199333133，-2.162070519，-1.613952632，-1.98074573， -1.937973938，-1.775626812，-1.110822415，-2.350956471，-0.798852174， -1.570167789，-1.205143435，-1.227387321，-1.870071641，-1.804119234， -1.852186861，-1.980559594，-1.910654458，-1.846696172，-0.851873121， -2.093777922，-2.009089876，-1.341030926，-1.714790638，-2.035487818， -1.655358562，-1.24566631，-2.268812805，-2.033792651，-1.964347513， -1.177587982，-1.014825692，-1.543347759，-1.982771035，-2.095046073， -2.396210518，-1.190624287，-1.980840471，-1.629812596，-2.075443039， -1.117986711，-1.284505684，-1.737984295，-1.909068715，-1.44607638， -0.13581749，-2.26199378，NA，-1.13387384，-1.775626812，-1.796501476， -1.98917241，-1.980551021，-1.804456645，-2.030319284，-1.450348529， -2.094406662，-2.473686253，-2.076634731，-1.507574766，-1.964339138， -1.459205458，-2.408551092，-2.150651491，-2.058411824，-2.073951488， -1.674678062，-2.066920278，-2.322477648，NA，NA，NA，-2.066255854， -1.589735284，-1.607268225，-2.548035167，NA，NA，-0.951587062， -1.700335988，-2.189638552，-1.659055578，-2.205270213，-1.472855439， -1.785739256，-1.627265507，-1.910645503，-2.050893789，NA，-0.062843564， -0.673444373，-1.091002703，-1.326825703，-1.050001441，-1.891635725， NA，NA，-1.494850186，-1.156519132，-1.999300651，-0.092286396， -0.183330333, -1.845843023, -1.640896562, -1.572404387, -1.860224553, -1.648638668，-1.872150192，-2.245024819，-1.737840368，-1.385826692， -1.981735368，-1.284505684，-2.14125006，-1.804456645，-0.973371896， -0.314443643，-1.715455449，-1.551622633，-1.673782332，-1.467606151， -1.910546588，-1.275308274，-1.78203764，-0.835133，-0.951587062， NA，NA，-1.467647481，-2.351522017，-1.63428397，-1.355853241， -2.110040041，-1.960573835，-2.230550217，-1.919743893，-1.064911257， -1.999122333，-1.717022526，-1.284505684，-2.195620712，-1.678699875， -0.951587062，-0.985647431，-1.760291205，不适用，不适用，-1.980847743， -1.546669986，-1.571405894，-1.210776173，-0.981913114，-1.507574766， -1.736694039，-1.540253602，-1.407640256，-1.697004898，-1.425404963， -0.952113105，-1.504651095，-0.664885437，-0.988878576，-1.963728301， -1.873625986，-2.375331349，-0.951587062，-1.714055933，-1.835483999， 0.531735976，-1.247617445，-1.597358958，-0.870980998，-1.910955616， -1.472767466，-1.909412827，-1.989851075，-1.928950806，-2.125207581， -0.702179857，NA，-1.258758453，-0.951587062，-1.910744418，-1.977408625， -2.185569218，-1.649306639，-1.67542209，-1.859870782，-1.688905215， -1.014897763，-2.098942661，-1.50114744，-1.507574766，-2.401004247， -1.630373071，-1.704144046，-2.341487878，-1.648352839，-1.449448077， -1.568042202，-1.056046556，-1.955734929，-1.326772791，-1.125210141， -1.263721543，-1.787741424，-1.631502453，-1.507574766，-1.832997391， -2.074270271，-1.720214873，-1.832601732，-1.981646655，-1.53​​8923716， -2.074197994，-1.804456645，-2.219273959，-1.630260976，-2.095269031， -1.058597445，-1.103308726，-0.222433651，0.363131214，-1.316124286， -1.428135774，-1.13088371，-2.237049349，-1.212032461，-1.651632249， -1.321079056，-2.058330473，-1.908682716，-1.285163648，NA，-2.033320494， -1.561765422，-0.650534061，-1.54891411，-1.775629164，-1.16720697， -1.67466461，-2.11038659，-1.622183558，-0.805494207，NA，-1.284505684， -1.629812596, 0, -1.733554458, -1.471842151, -2.325564799, -1.931011616, -0.951587062，-1.674650606，-2.084007693，-0.13581749，-0.728334229， 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-4.36875963238208，-2.31924247294842，-0.935833349775849，NA， -3.28217665426608、1.32131433363562、1.71193300136779、-0.306511172657601、 -3.558816156159，-1.55714569371858，NA，1.18540625153828，-4.1986425447059， 4.05642691202438，-3.75551752685627，NA，1.39774357580828，-7.41748774382377， 0.490138847007415, -1.32879211731965, 0.529098504821919, -0.798177526937817, -0.845196892300538，-2.53754126606442，-2.63918687041961，NA， NA, 3.90070676740233, -1.36316117657554), func.cat = c("5,11,22", “5,22”，“5,9,22”，“1,9,28”，“5,11,22”，“5,8,22”，“4”，“4,9”， "5,9,25", "4,9", "4,9", "4,9,29", "7,15,18", "6,11,21,22,28,29,30 ", "6,11,21,28,30", "4,9,23", "4,9", "6,9,30", "6,9,30", "6,9,30", "1,9,28", "6,9", "6,9,21", "3,9,23", "1,9", "1,9", "1,9", "1 ", "1,9", "1,9", "9", "7,9,18", "2,9,19,27", "1,9,28", "2,9,19,27 ", “1,9”、“4,9”、“1,9,21”、“4,9”、“4,9”、“5,11,20”、“6,21”、“6,9” ,21", "7,9,13", "2,9,28", "7,9", "1,9,21", "4,9", "1,9", "4,8,9,23 ", “4,9,29”，“1,9,28”，“5,20”，“5,22”，“5”，“5,20”，“1”，“5,11,22”， "1,9", "1,11", "1,9", "7,9,17", "7,9,13", "3,4,8,9", "3,9,28 ", “7,9”，“6,21”，“7,9,19,27,28”，“7,9,15”，“7,9,15”，“5,9,22”， "4,9", "4,9,32", "1,27", "7,9,15", "4,9", "7,9,28", "1,1,6,21 ", “1”，“1,9”，“1,9”，“6,9”，“7,9,13”，“7,9,13,26”，“7,9,13”，“7 ,11,13", "7,11,13,26", "7,13", "2", "7,27,28", "4,9,29", "7,9,16", "4,9,26 ", “4,29”，“9”，“9”，“”，“7,9,27”，“2,9,10”，“2,9,10,19,27”，“1,9， 10", “2,9,10,27”，“4,11,29”，“4,9,26”，“1,9,30”，“5,9,20”，“1,28”， "4,9,26", "1,9", "8", "4,9,28", "7,9,19", "4,11,17,23", "4,9,17 ", “4,9,15”，“4,9,28”，“4,9,29”，“6,9,21”，“7,11,15,18”，“2,19,27”， “5,20”、“1,9”、“1,9”、“1,9”、“”、“7,25”、“3,9”、“3,11,17”、“4”、 9", "2,9,28,33", "7,9,19", "2,9,19", "7,9,13", "7,9", "3,9,28", "6 ,9,21", “7,9,27”，“7,9”，“1,9”，“7,9,17,23”，“1,9”，“1,9,28”，“1,9,22” ", "4,9,26", "6,9,21", "2,9,27", "2,9,27", "7,9,13", "7,9,19,27,28 ", “7,9,13,28”，“1”，“9”，“9”，“6,30”，“2,9,19”，“7,13”，“7,9,13”， “1,7,9”，“1”，“6,9,21”，“9”，“9”，“7,13,33”，“7,9,13”，“1,9,28 ", "1,19", "6,9,21", "2,9,19,27", "3", "3,9", "3,9,10,27", "3,9,10 ,27", “3,9,10,27”，“3,27”，“4,9,10,27”，“3,9,27”，“4,9,10”，“4,9,10”， “1,9”、“4,9”、“4,9”、“4,29”、“1,9,28”、“5,9,21”、“7,9,19”、“1 ,9", "1,9", "3,7", "7,9,28", "4,9", "7,11", "1,9,29", "4,9,17", "1 ,4,9,29", “4”，“1,9”，“4,9,32”，“6,9,21,30”，“6,9”，“7,9,13”，“7,9,25”， “4,10”，“4,9”，“1,9”，“4,9,28”，“4”，“4,9,10,29”，“4,11,28”， “4,9,28”，“1,9”，“7,11,28”，“1,9”，“1,9”，“7,13”，“6,9,18”，“7 ,9,13", "2,9,19,27", "2,9,19", "7,9,10,19", "7,9,19", "4,8,10,28", "4,9 ", “7,9,19”，“2”，“2,19”，“7,13”，“7,11,27,28”，“4,23”，“4,11”， "4,11", "7,11,19", "4,9,28", "2,9,28", "2,9,19", "6,9,21", "5,9 ,16", “7,13”、“4,9”、“4”、“4,4,11”、“4,9”、“6,9,21”、“3,9”、“3,9,28 ", “7,9,19”，“2,9,19,27,28,33”，“2,9,19”，“2,19”，“7,9,28”，“4,9”， "7,13", "7,13", "7,9,10", "1,9", "3,9,25", "7,9,13", "7,9,26,28 ", "7,9,18", "7,9,18", "9", "1,9", "1,9", "1,9,29", "6,9,18,21,30 ", "4,9,26", "3,9", "1,9", "1,9", "4,9,26", "7,9,15,27", "4,9,26 ", "1,9,14", "1,9,22", "2,9,19,27", "2,9,19", "1,9", "6,9,21", "1 ,9,15", “6”，“1,9,29”，“3,3,9”，“8”，“8”，“8”，“2,9,27”，“4,11,25”，“4” ,11", “4,11”，“11”，“11”，“4”，“4,9,29”，“4,11”，“4,11”，“7,11,25”， “4,11”、“1,9”、“7,9,28”、“1,9,29”、“7,9,26”、“9”、“1,9”、“1,9” ", "3,9", "3,9,28", "6,9,21", "7,9,19,27,28", "9", "9,24", "7,9,13 ", “1,9”、“4,19”、“4,29”、“1,9”、“1,11”、“1,11,25”、“1,9”、“4,9”、 "7,9,17", "7,9,27", "7,9,13", "4,9,26", "7,9,25", "4,9", "7,9 ,16", “7,9,23”，“1,9,29”，“6,9,21,26”，“9”，“9,10”，“7,27”，“6,9,21”， “1,9”，“1,9,21”，“7,9,28”，“1,9”，“1,9”，“7,11,23”，“11”，“9”， “7,11,15”，“7,11,13”，“6,21,30”，“1,9”，“4,9”，“4,9,28”，“4,28”， “4,9”，“1,9,28”，“4,9,15”，“4,11”，“6,9”，“1,9”，“3,11,25”，“3 ,11,25", “3,11,25”，“3,9,21”，“9”，“24”，“1,9,27”，“7,11”，“1”，“4,9,28”， “1,9”、“4,9”、“4,9,26”、“7,17”、“4,29”、“1,9,17”、“1,9,29”、“1 ,9", “1,9,28”，“7,9,29”，“7,28”，“1,9,28”，“1,11,25”，“7,9,13”，“7,13” ", "7,9", "1,9,25", "6,9,21", "1", "4,9,29", "7,9,20", "1,9", "7 ,9,16", “4,11”，“3,11,25”，“7,9,13,18”，“6,9,21,28,30”，“1,9”，“8,9”， “7,9,16”，“1,9,26”，“7,9,15”，“7,9,13”，“9”，“4,9”，“1,9”，“1 ,9", “1,9”、“4”、“4,11,32”、“2,11,19”、“4,9”、“4,9,28”、“4,9”、“2,11” ,19,27", "2,9,27,33", "1,9,28", "7,9,13", "7,13,28", "7,9,13", "6,11,21,28" ,30", "4,11,15,30", "4,11", "5,9,22,28", "7,10,18", "7,11,15", "7,11,18", “7,11,18”，“4,9,28”，“4,9”，“4,9”，“1,9,28”，“7,11,18”，“7,11”， “1,9”，“4,11,26”，“4”，“5,10,22”，“7,9”，“5,11”，“1,11”，“4,9”， “3,9”，“1,9,29”，“1,9,28”，“4,9”，“2,19”，“2,9,19”，“7,9,18”， “7,9,19,27,28”，“3,11,25”，“1,9”，“9”，“1,9”，“5,9”，“5,9,21”， “4,9,29”，“2,9,23”，“1,9”，“1,28”，“4,11,28”，“4,9”，“6,9,21”， "9", "1,9", "1,9", "3", "2,3,3,9,19", "7,9,15", "7,9,13", "1 ,9", “1”，“4,9”，“7,11,13”，“4,9”，“1,9,29”，“6,21,28”，“1,9,19”， "7,13", "2,9,19", "2,9,23,33", "1,18", "1,2,9,10,18,23,33", "1,9 ", “6,9,21”，“4,9,29”，“6,9,21”，“4,9”，“4,9”，“4,9”，“7,9,16”， "4,11", "7,9,28", "1,9", "4,9", "4,9,29", "7,9,28", "6,9,17,21 ", “7,23”、“1,9”、“4,28”、“7,17”、“6,9,10”、“6,9”、“1”、“1,7,9,15 ", "1,9")), .Names = c("BHTD", "BHNS", "func.cat"), class= "data.frame", row.names = c(NA, 500L))

【问题讨论】：

如何定义多个级别的cat？您不必使用ifelse 进行操作。只需定义变量，然后为每个满足的条件分配数值。之后您可以将其转换为因子并在ggplot 中使用。

感谢 SimonG 的建议。你能举个例子说明你是如何编码的吗？恐怕我不知道如何定义多层次的猫。

我才意识到我误解了你的问题。我会发布一个答案。

【参考方案1】：

所以这里有一个稍微不同的方法，使用dat 的前十行。

dat$cat <- strsplit(dat$func.cat,",")
library(ggplot2)
ggplot(dat) + 
  geom_point(aes(x=BHTD,y=BHNS,color=sapply(cat,function(cat) "4" %in% cat)),
             size=3)+
  scale_color_discrete("Fun.Cat=4")

此代码创建一个列 $cat 作为向量列表，每个向量包含该行中表示的基因的所有功能类别。使用

color=sapply(cat,function(cat) "4" %in% cat)

测试cat 的每个元素（dat 的每一行）。如果该行中的向量包含“4”，color=TRUE。这可能有一点优势，您不必为要突出显示的每个类别在整个表格中 grep。

【讨论】：

谢谢！这正是我一直在寻找的——这也将在未来的努力中证明是有用的！

【参考方案2】：

我想这就是你的意思。我使用 for 循环和 grep 创建在 ggplot 中使用的类别。据我了解，您希望每次迭代匹配一个 func.cat 的子字符串（例如，"1"）。

我根据你的创建了一个最小的例子：

library(ggplot2)

c1 <- c("1","2","2") 
c2 <- c("2","","3") 
dat <- data.frame(BHNS=1:3,BHTD=1:3,func.cat=paste(c1,c2,sep=",")) 

for(ii in c("1","3")) 
  dat$new.cat <- 0  
  dat <- within(dat, 
    new.cat[grep(gsub("i",ii,"^i$|^i,|,i$|,i,"),func.cat)] <- 1
  ) 

  p1 <- ggplot(dat, aes(x=BHNS, y=BHTD)) + 
    geom_point(aes(colour = factor(new.cat))) 

  png(file=paste("plot_",ii,".png",sep="")) 
  print(p1) 
  dev.off()    

希望这会有所帮助。

干杯！

编辑：更新了对 grep 的调用以不匹配不需要的类别。

【讨论】：

这几乎可以工作 - 使用 grep 的问题是我有功能类别 1-34 所以如果我 grep "4" 我也会选择 "14"、"24" 和 "34" ”。是否有与字符/因素匹配的 grep 替代方法？非常感谢您的帮助！

好点！我更新了grep 调用，假设func.cat 仅包含数字或逗号分隔的条目。