r - 如何使用 image() 函数在 R 中绘制数据

Question

我有一个临床数据集，我想使用image()函数绘制它，看看我是否可以在我的数据中发现不同的组。

该数据的结构是List of 2：56个样本和5000个基因表达。

当我使用 时image(lung)，我只看到一个橙色的图，我看不到图案或任何突出的组。

基本上，数据集中有四种类型的临床状况：结肠癌（13 个样本）、小细胞（6 个样本）等。

例如，我想看看，与该数据集中的其他组/条件相比，具有 6 个样本的“smallcell”有自己的模式。

load(url("https://github.com/hughng92/dataset/raw/master/lung.RData"))
rownames(lung)
image(lung)

这就是我所看到的：

我想知道是否可以将数据集中这 4 个条件的四个不同图组合起来，它看起来会有所不同。

任何提示都会很棒！

标签： r

Answer 1

我建议在将类似类型重新排列在一起后查看图像输出。我想我现在在这些基因表达谱中看到了一些群体差异。具体来说，“正常”类别的红色波段通常较少，尽管有几个“正常”是红色的，而其他的不是。我认为有趣且并不特别令人惊讶的是，正常列（在图像中）内的变异性似乎比每种肿瘤类型内的变异性要小。我有一个朋友是分子生物学家，他将肿瘤描述为“基因列车残骸”：

table( rownames( lung[order(rownames(lung)), ]))

Carcinoid     Colon    Normal SmallCell 
       20        13        17         6 

------------------

 image( lung[order(rownames(lung)), ])

这将更好地指示类型分组的边界：

image( lung[order(rownames(lung)), ], xaxt="n")
axis(1, at=(cumsum( table( rownames( lung[order(rownames(lung)), ])))-1)/56 ,
        labels=names(table( rownames( lung[order(rownames(lung)), ]))),las=2)