R函数不会写,"抄"总会吧!

前面我们简单的介绍了R函数。有些人可能会说,我现在的R水平有限,还不足以写出很高级的函数,该怎么办?俗话说前人栽树后人乘凉,他山之石可以攻玉,鲁迅同志也提出过“拿来”主义。已经有前人,高手写出了很多很实用,很强大的R函数,你直接拿来用就可以了。如果你很好学,也可以把人家的函数源代码拿来学习,其实这也是一种学习R的很好的方法。你如果完全读懂了原作者的函数,你还可以稍作修改用作他用,甚至可以让这个函数功能更加强大。

下面给大家举个具体的例子,火山图大家可能都不陌生,是一种展示差异表达分析结果的常用可视化方式。

在R的GDCRNATools包中就内置了一个专门画火山图的函数,叫做gdcVolcanoPlot。我们有两种方法可以获取这个函数的源代码。

1.通过下面的链接来获取gdcVolcanoPlot的源代码

https://rdrr.io/bioc/GDCRNATools/src/R/gdcDEGVisulization.R

2.从Bioconductor官网上去下载这个R包的所有源代码,

http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/GDCRNATools.html

注意一定要下载tar.gz格式的文件。.zip格式的文件是windows系统下的R安装包,都是已经编译过的,你是无法看到源代码的。

解压之后你就看到所有函数的源代码

我们要找的gdcVolcanoPlot的源代码就在gdcDEGVisulization.R这个文件中。

我们照""gdcVolcanoPlot这个函数,接下来我们就可以用这个函数来绘制火山图了。

gdcVolcanoPlot<-function (deg.all, fc = 2, pval = 0.01) 
{
  geneList <- deg.all
  geneList$threshold <- c()
  geneList$threshold[geneList$logFC > log(fc, 2) & geneList$FDR < 
                       pval] <- 1
  geneList$threshold[geneList$logFC >= -log(fc, 2) & geneList$logFC <= 
                       log(fc, 2) | geneList$FDR >= pval] <- 2
  geneList$threshold[geneList$logFC < -log(fc, 2) & geneList$FDR < 
                       pval] <- 3
  geneList$threshold <- as.factor(geneList$threshold)
  lim <- max(max(geneList$logFC), abs(min(geneList$logFC))) + 
    0.5
  volcano <- ggplot(data = geneList, aes(x = logFC, 
                                         y = -log10(FDR)))
  volcano + geom_point(aes(color = threshold), alpha = 1, 
                       size = 0.8) + xlab("log2(Fold Change)") + ylab("-log10(FDR)") + 
    scale_colour_manual(values = c("red", "black", "green3")) + xlim(c(-lim, lim)) + 
    geom_vline(xintercept = c(-log(fc, 2), log(fc, 2)), color = "darkgreen", 
               linetype = 3) + geom_hline(yintercept = -log(pval, 
                                                            10), color = "darkgreen", linetype = 3) + theme_bw() + 
    theme(axis.line = element_line(colour = "black"), 
          panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(), 
          panel.border = element_rect(colour = "black"), 
          panel.background = element_blank()) + theme(legend.position = "none") + 
    theme(axis.text = element_text(size = 14), axis.title = element_text(size = 16))
}
​

接下来我们来画火山图,数据是从DEGAll.rda这个文件中来,具体如何生成这个文件和如何使用这个文件可以参考R的save,load函数和 .rda文件。加载之后你就会有DEGall这个变量了,里面存放的是差异表达分析之后的结果。画火山图需要用到logFC,FDR。

load("DEGAll.rda")
#这里用到ggplot2这个包来画图
library(ggplot2)
gdcVolcanoPlot(DEGAll)

你就会得到下面这张火山图,是不是很方便,不会写函数一样可以画火山图。

Reference:

1.R的save,load函数和 .rda文件

2.R函数

DEGAll.rda文件的获取方式请参考下面这篇文章

R函数不会写,"抄"总会吧!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,830评论 5 468
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,992评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,875评论 0 331
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,837评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,734评论 5 360
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,091评论 1 277
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,550评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,217评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,368评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,298评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,350评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,027评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,623评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,706评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,940评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,349评论 2 346
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,936评论 2 341