【发布时间】:2020-05-29 10:16:58
【问题描述】:
我正在尝试进行 RDA 分析,为此我必须使用我的 SNP(散点图上的点)创建一个图。我为我的点分配了颜色,但是一旦我绘制它们,它们就没有被填充,而是用灰色勾勒出来的白色圆圈。 附件是我的代码,附件是我得到的图像,以及我希望它看起来像的图像。还附上了一个较小数据集的图像,以便更容易看到我在做什么!提前谢谢!
#gen1 Dataset
POP L0001 L0002 L0003
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 AK 0 1 0
2 NU -1 -1 -1
3 GR 1 0 0
4 LB 0 1 0
5 NF 1 0 0
6 ST 0 0 0
7 NS -1 2 0
8 NB 1 2 0
9 ME 0 1 0
10 IC 0 0 0
11 FI 0 0 0
#env1 dataset
POP CHLa.max CHLa.min CHLa.avg
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 AK 2.07 0.0623 0.780
2 NU 0.943 0.0697 0.245
3 GR 2.03 0.0494 0.453
4 LB 1.55 0.263 0.678
5 NF 1.63 0.190 0.698
6 ST 2.40 1.17 1.74
7 NS 1.14 0.0708 0.447
8 NB 1.79 0.231 0.900
9 ME 1.69 0.131 0.711
10 IC 2.28 0.147 0.892
11 FI 0.554 0.0569 0.207
#Specify columns
gen1<-gen1[2:4]
#Specify predictors
pred1<-subset(env1[,1])
#Conduct RDA
BLGU.rda <- rda(gen1 ~ ., data=pred1, scale=T)
BLGU.rda
#Define Populations
levels(env1[["POP"]]) <- c("AK", "NU", "GR", "LB", "NF", "ST", "NS", "NB", "ME", "IC", "FI")
#Give Populations Callback Name
eco1 <- env1[["POP"]]
#Assign Colours
bg <- c("#fa8a6b", "#5d7142", "#010c22", "#61cd9e", "#7110b6", "#15c4df", "#892f74", "#0615f3", "#b6faea", "#e402b1", "#ad4833")
#Plot RDA
plot(BLGU.rda, type="n", scaling=2)
#Plot populations
points(BLGU.rda, display="sites", pch=21, cex=1.3, col="gray32", scaling=2, bg=bg[eco])
RDA 散点图(SNP 与环境预测变量)
我希望我的数据看起来像什么的散点图
【问题讨论】:
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如果您包含一个简单的reproducible example,其中包含可用于测试和验证可能解决方案的示例输入和所需输出,则更容易为您提供帮助。
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一个可重现的例子可能很困难(有 3000 个点,我不确定哪些是“异常值”,所以我不能完全缩小它们来绘制它们),但我可以减少必要组件的代码量,因此如果有帮助,很容易绘制 - 如果您更容易使用,请参阅上面的更新代码。无论如何,谢谢!
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我们不需要您的真实数据。也许制作一个包含 20 个点的假数据集,我们可以用来测试。真的不清楚
BLGU.rda与env的关系。 -
我刚刚更新了问题以拥有一个小得多的数据集,并附上了关于数据集是什么样子的图片!
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数据图片几乎不可能在其上运行代码。请以可复制/可粘贴的方式共享数据---
dput()使这很容易,运行dput(env1)会提供env1的可复制/可粘贴版本,或者仅对前 10 行使用dput(env1[1:10, ])。有关更多解释和建议,请参阅 MrFlick 第一条评论中的链接。