rPhenograph文件是一个“大型社区（68个元素，2.5Mb）”如何绘制？ggplot2？

Question

我使用了流式细胞仪的一些原始输出文件，该文件在.csv中告诉我每个事件/细胞在哪个波长下测量的强度。

这导致.csv包含大约25000个单元格和大约240个测量点。

将.csv文件导入R-Studio并删除一些测量值后，将产生具有25000 obs x 73个变量的矩阵。

然后我使用rPhenograph计算邻域，效果很好。 但是现在看来，它似乎是一个数据框，或者我真的不知道如何绘制它。

$('#buttonID').on("click",function() {
var data=
{
    var name = $('#name').val();
    var email = $('#email').val();
    var password = $('#password').val();
};
    $.ajax({
        url: '@Url.Action("SignUp","ControllerName")',
        type: "POST",
        contentType: 'application/json; charset=utf-8',
        dataType: "json",
        data: JSON.stringify(data),
        success: function () {
            alert("success");
        }
    });
});

我希望得到一个看起来像tSNE图的图。 相反，我只有一个错误代码，告诉我ggplot无法处理它。

Data1 <- read_csv("CD4_3.csv", skip=17)
Data_selected <- select(Data2, ends_with(".A"))

rpheno_out <- Rphenograph(Data_selected)

  

Fehler：ggplot(rpheno_out) + geom_point() 必须是数据帧或其他可强制执行的对象   data，而不是具有类社区的S3对象

Answer 1

我认为您误解了Rphenograph()函数返回的内容；该文档指出：

  

受信物的简单R实现   PhenoGraph   算法，这是为高维设计的聚类方法   单细胞数据分析。通过创建图形（“网络”）来工作   通过计算来表示细胞之间的表型相似性   最近邻集之间的雅卡系数，然后   使用该图中众所周知的Louvain method来识别社区。

这仅根据您提供的信息在您的数据上构建集群。输出没有按比例缩小版本的输入。

如果要查看群集的外观，则必须应用自己喜欢的降维分析并使用来自Rphenograph()的群集信息绘制颜色编码。

举一个例子，我已经完成了函数文档中提供的代码：

library(cytofkit)

## Example from Rphenograph's doc
iris_unique <- unique(iris) # Remove duplicates
data <- as.matrix(iris_unique[,1:4])
Rphenograph_out <- Rphenograph(data, k = 45)


## Added bit to see the results
pca <- prcomp(iris_unique[,1:4], retx = T, rank. = 2)

par(mfrow=c(1,2))
plot(pca$x, col=Rphenograph_out$membership, lwd=3,
     main="Color by Rphenograph cluster")
plot(pca$x, col=iris_unique$Species, lwd=3,
     main="Color by Species")

结果：