使用 ggplot / stat_summary 为两个不同的组添加多行均值

Question

这里是新手。

我正在尝试为两个不同的基因创建基因表达 2^-dCt 值（数据框中的 p2ndCt）的抖动图，以及代表均值的两条独立线。我的样品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。我试过这个代码：

##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

...这只是给了我一条平均两个基因的线。我读过我可以将基因放在不同的 data.frames 中，但最好将它们全部放在一起。在此先感谢您的帮助！

Answer 1

使用提供的数据片段运行您的代码提供了一种方法Sample：

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 为我提供了每个 gene 的均值线：

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'))