使用R语言的ggplot2包绘制密码子偏向性分析中的ENC-plot
将数据整理到excel中，第一列GC3s，第二列ENC值，然后复制到剪切板，通过read.table()函数读入
df <- read.table("clipboard",header=T)
自定义理论ENC计算函数
ENC<-function(x){
return(2 + x + 29/(x^2+(1-x)^2))
}
生成绘制曲线需要的数据
x <- seq(0,1,by=0.005)
y <- ENC(x)
df1<-data.frame(A=x,B=y)
绘图
library(ggplot2)
ggplot(df1,aes(x=A,y=B))+geom_line(size=1)+
geom_point(df,aes(x=GC3s,y=ENC))+xlim(0,1)+
ylim(0,70)+labs(x="GC3s",y="ENC")+theme_bw()
28.png
到这一步有人遇到报错Error: `mapping` must be created by `aes()，具体是什么原因我不知道，对应着把geom_point(df,)改成geom_point(data=df)就不会有这个报错了
ENC<-function(x){
return(2 + x + 29/(x^2+(1-x)^2))
}
生成绘制曲线需要的数据
x <- seq(0,1,by=0.005)
y <- ENC(x)
df1<-data.frame(A=x,B=y)
df<-data.frame(GC3s=sample(seq(0,1,by=0.05),15),
ENC=sample(1:60,15))
绘图
library(ggplot2)
ggplot(df1,aes(x=A,y=B))+geom_line(size=1)+
geom_point(data=df,aes(x=GC3s,y=ENC))+xlim(0,1)+
ylim(0,70)+labs(x="GC3s",y="ENC")+theme_bw()
image.png
如果想为散点添加不同的颜色，自己想到的解决办法是为数据集添加一列因子变量，用来给散点映射不同的颜色
我的数据集中有59个数据
d <- c(LETTERS,letters,paste(LETTERS[1:7],letters[1:7],sep=""))
df$class<-d
ggplot(df1,aes(x=A,y=B))+geom_line(size=1)+
geom_point(df,aes(x=GC3s,y=ENC,color=class))+xlim(0,1)+
ylim(0,70)+labs(x="GC3s",y="ENC")+theme_classic()+
theme(legend.position="none")
29.png
ggplot(df,aes(x=GC3,y=ENC))+geom_point(color=df$class)+
geom_text_repel(data=subset(df,ENC>46.8&ENC<46.82),
direction="x",nudge_y=-10,nudge_x=0.1,
segment.colour = "green",
arrow=arrow(length=unit(0.02,"npc"),type="open",
ends="first"),
segment.size = 1,label="Punica granatum")+
geom_line(data=df1,aes(x=A,y=B),size=1)+ylim(0,70)+theme_classic()+
labs(x="GC3S",y="ENC")
小知识点
R语言中中的 colors() 函数可以将所有颜色列出来
生成渐变色使用函数 colorRampPalette()，用法colorRampPalette(c("red","green"))(10)
