将调整后的p值添加到ggplot箱图中

Question

我知道这个问题以前曾被问过，我已经研究了解决方案，但是它们不适用于我的情况。我有一个小的数据集（BCAAparams），其中包含在存在不同浓度的抑制剂（变量为Km，Vmax和Conc（抑制剂）的情况下）的酶的Km和Vmax值，每种值n = 6。

Km  Vmax    Conc
0.32761 0.66823 0
0.31735 0.61598 0
0.462   0.722   0
0.31537 0.75304 0
0.28596 0.69695 0
0.25033 0.6482  0
0.24417 0.56245 2
0.25671 0.55012 2
0.24481 0.5027  2
0.2128  0.627   2
0.25104 0.64405 2
0.27557 0.65705 2
0.15244 0.46027 10
0.15438 0.41831 10
0.1457  0.37902 10
0.15884 0.52568 10
0.16006 0.5068  10
0.14318 0.47678 10
0.0879  0.34372 20
0.09132 0.32773 20
0.07899 0.28851 20
0.09257 0.38427 20
0.09333 0.37988 20
0.09315 0.36979 20

我希望分析抑制剂对每种酶参数的影响，例如，

ggplot(BCAAparams, aes(group=Conc, x=Conc, y=Km)) +
geom_boxplot(notch=FALSE) + labs(x="BCAA conc (mM)", y="Km (mM)")

我正在使用ggpubr，可以成功比较不同组的均值（抑制剂的浓度）

compare_means(Km ~ Conc, data = BCAAparams, method = "t.test") 

# A tibble: 6 x 8
.y.   group1 group2            p       p.adj p.format p.signif method
<chr> <chr>  <chr>         <dbl>       <dbl> <chr>    <chr>    <chr> 
1 Km    0      2      0.0432       0.043       0.04317  *        T-test
2 Km    0      10     0.00190      0.0038      0.00190  **       T-test
3 Km    0      20     0.000461     0.0014      0.00046  ***      T-test
4 Km    2      10     0.0000342    0.000140    3.4e-05  ****     T-test
5 Km    2      20     0.00000276   0.000014    2.8e-06  ****     T-test
6 Km    10     20     0.0000000135 0.000000081 1.3e-08  ****     T-test

问题是我找不到添加stat_compare_means命令的方法，该命令会将方括号和相关的调整后的p值放在我的箱形图中，例如；

my_comparisons <- list(c("0", "2"), c("0", "10"), c("0", "20"), 
c("2","10"), c("2", "20"), c("10", "20"))

ggplot(BCAAparams, aes(group=Conc, x=Conc, y=Km)) +
geom_boxplot(notch=FALSE) + stat_compare_means(aes(label = "p.adj"), 
comparisons = my_comparisons, method = "t.test") + labs(x="BCAA conc 
(mM)", y="Km(mM)")

出现错误“离散值提供给连续刻度”。我尝试将stat_compare_means命令移动到代码中的其他“位置”，并且还尝试了我在其他帖子中看到的回答类似问题的内容，将箱形图设置为对象，然后将stat_compare_means添加到其中但按照这些方针，没有任何效果。有人知道我在做什么错吗？