Hola
Soy Leticia, quería hacer una consulta al grupo a ver si me podéis ayudar.
Tengo unos datos de proteínas, el data frame es: 5 columnas iniciales que
tienen información sobre las proteínas y después las columnas con las
intensidades, de las cuales no se cuantas condiciones tienen ni cuántas
réplicas por condición.
Estoy intentando hacer un cálculo del coeficiente de variación por grupo y
representarlo en con boxplots.
Para poder hacer este plot, la mejor opción que he encontrado es crear una
lista por grupo y calcular el coeficiente de variación por lista, ejemplo:
tres condiciones == tres listas == 3 CV == 3 box in the plot.
Mi problema y donde necesito ayuda es que no consigo hacer un
código general para poder hacer las listas de forma automática, y esta
parte es el cuello de botella que siempre necesita que sea hardcoded (en
negrita) abajo.
He puesto los pasos que tengo,
1) pedir numero de replicas y condiciones
2) renombrar las intensidades en base a lo anterior
3) hacer las listas ************ (AYUDA)
El codigo que tengo hasta ahora es:
######### 1
## Esta parte para introducir el numero de replicas y condiciones, que
varia segun el experimento
x = readline("Enter number of replicates: ")
print(paste("Number of replicates:", x ))
y = readline("How many conditions? ")
print(paste("You have ", y , "conditions")
###########################
Esta parte para renombrar las intensidades usando x e y
###### 2
for (i in 1:y){
varnames[i] <- c(rep(paste0("gp_", i), y))
}
varnames
Group <- factor(varnames)
nu.Norm <- select_if(Norm, is.numeric)
#this part will change the columns names, do we want that?
names(nu.Norm) <- paste0(rep(varnames, each=x), "_", 1:x)
nu.Norm
##############################
Crear listas para el boxplot
###### 3
*listgp <- list(Norm[,6:(as.numeric(x)+5)],
Norm[,(as.numeric(x)+5):(as.numeric(x)*2+5)],
Norm[,(as.numeric(x)*2+5):(as.numeric(x)*3+5)])*
OR
f
*or (c in colnames(nu.Norm)){ dat1 <- nu.Norm %>% select(
contains("gp_1_")) dat2 <- nu.Norm %>% select( contains("gp_2_")) dat3 <-
nu.Norm %>% select( contains("gp_3_"))}list.gp <http://list.gp> <-
list(dat1, dat2, dat3)*
cv.df <- lapply(list.gp, function(x){(apply(x,1,sd)/rowMeans(x))*100})
cvdf <-as.data.frame(do.call("cbind", cv.df))
colnames(cvdf)<-c(varnames)
###### crear la figura
palette<-rep(c(randomColor(y, luminosity="random")), times=c(1,1,1))
cvdf_melt<-reshape2::melt(cvdf)
g5 <-ggplot( cvdf_melt, aes(x=variable,
y=value))+geom_boxplot(color="black",fill=palette, alpha=0.8)+##,
fill="Experiment"
scale_y_continuous(limits=c(0,100), breaks=seq(0,100, by=10))+
theme_bw()+
theme(panel.grid.major = element_line(colour = "gray85"),
panel.grid.minor = element_line(colour = "gray85"),
axis.text.x = element_text(color = "black", size = 12,angle=45,
hjust=1,vjust=1),
axis.text.y= element_text(color = "black", size = 12,angle=0,
hjust=0.5,vjust=0.5),
axis.title.x=element_text(color = "black", size = 15,angle=0,
hjust=0.5,vjust=0.5),
axis.title.y=element_text(color = "black", size = 15,angle=90,
hjust=0.5,vjust=0.5),
axis.ticks.length = unit(5, "pt"),
axis.ticks = element_line(size = 1),
legend.position="none",
title =element_text(size=12))+
labs(x="", y = "CV(%)", title="Coefficient of variation")
g5
GRACIAS!
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