使用 ggplot / stat_summary 为两个单独的组添加多行均值

Question

这里是新手。

我正在尝试为两个不同的基因以及代表均值的两条单独的线创建基因表达 2^-dCt 值（数据框中的 p2ndCt）的抖动图。我的样本是一系列有序的细胞系。我在 data.frame 中有如下数据：

       Sample  gene   dCt       p2ndCt
1  K562 naive e14a2 -1.34 2.531513e+00
2   DMSO ctrl e14a2 -0.40 1.319508e+00
3      0.5 nM e14a2 -1.93 3.810552e+00
4        1 nM e14a2 -3.06 8.339726e+00
5        2 nM e14a2 -4.17 1.800094e+01
6      3.5 nM e14a2 -4.70 2.599208e+01
7        5 nM e14a2 -3.58 1.195879e+01

...

67       5 nM  e6a2 -2.06 4.169863e+00
68      10 nM  e6a2 -0.02 1.013959e+00
69      15 nM  e6a2  7.52 5.448217e-03
70      25 nM  e6a2  0.75 5.946036e-01

我想让 stat_summary() 将每个样本中的 e14a2 均值与 e6a2 均值分开，但是我不确定如何在现有的 data.frame 中执行此操作。我试过这段代码：

##BCR-ABL1 dCt qPCR graph
BCRABL1_dCt <- read.csv('~/Manjaro/workspace/BCR-ABL1_dCt.csv')
BCRABL1_dCt$Sample <- factor(BCRABL1_dCt$Sample, levels = c('K562 naive', 'DMSO ctrl', '0.5 nM', '1 nM', '2 nM', '3.5 nM', '5 nM', '10 nM', '15 nM', '25 nM', '50 nM', '200 nM'))

BCRABL1_dCt_plot <- ggplot(BCRABL1_dCt, aes(x = Sample, y = p2ndCt, color = gene)) + geom_jitter(width = 0.1, height = 0) + stat_summary(aes(y = p2ndCt, group = 1), fun = mean, geom = 'line', size = 1, color = 'red')
e14a2_dCt_plot

...这只是给了我一条线来平均两个基因。我已经读到我可以将基因放在不同的 data.frames 中，但最好将所有这些都放在一个框架中。提前感谢您的帮助！

Answer 1

使用所提供的数据的 sn-p 运行代码会通过Sample 提供一种方法：

library(ggplot2)

ggplot(BCRABL1_dCt, aes(x = Sample, y = p2ndCt, color = gene)) + 
  geom_jitter(width = 0.1, height = 0) + 
  stat_summary(aes(y = p2ndCt, group = 1), fun = mean, geom = 'line', size = 1, color = 'red')

但是，使用 group=gene 而不是 group=1 为每个 gene 提供了一系列方法：

ggplot(BCRABL1_dCt, aes(x = Sample, y = p2ndCt, color = gene)) + 
  geom_jitter(width = 0.1, height = 0) + 
  stat_summary(aes(y = p2ndCt, group = gene), fun = mean, geom = 'line', size = 1, color = 'red')

数据

BCRABL1_dCt <- read.table(text = "       Sample  gene   dCt       p2ndCt
1  K562_naive e14a2 -1.34 2.531513e+00
2   DMSO_ctrl e14a2 -0.40 1.319508e+00
3      0.5_nM e14a2 -1.93 3.810552e+00
4        1_nM e14a2 -3.06 8.339726e+00
5        2_nM e14a2 -4.17 1.800094e+01
6      3.5_nM e14a2 -4.70 2.599208e+01
7        5_nM e14a2 -3.58 1.195879e+01
67       5_nM  e6a2 -2.06 4.169863e+00
68      10_nM  e6a2 -0.02 1.013959e+00
69      15_nM  e6a2  7.52 5.448217e-03
70      25_nM  e6a2  0.75 5.946036e-01", header = TRUE)

BCRABL1_dCt$Sample <- gsub("_", " ", BCRABL1_dCt$Sample)
BCRABL1_dCt$Sample <- factor(BCRABL1_dCt$Sample, levels = c('K562 naive', 'DMSO ctrl', '0.5 nM', '1 nM', '2 nM', '3.5 nM', '5 nM', '10 nM', '15 nM', '25 nM', '50 nM', '200 nM'))