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本期教程 本期教程我们提供的原文的译文若有需求请回复关键词20240529 小杜的生信笔记自2021年11月开始做的知识分享主要内容是R语言绘图教程、转录组上游分析、转录组下游分析等内容。凡事在社群同学可免费获得自2021年11月份至今全部教程教程配备事例数据和相关代码我们会持续更新中。 往期教程部分内容 教程来源
Yunyun Gao, Hao Luo, Yong-Xin Liu,et al, Benchmarking metagenomics tools for purging host contamination.绘图代码
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(ggbreak)
library(dunn.test)
library(car)data - read.table(data.txt, head TRUE, sep \t)# Select the relevant columns for data1
data1 - data[, c(Software, Taxa, Rss)]
data2 - data[, c(Software, Taxa, Time)]data1$Software - factor(data1$Software, levels c( BWA,Bowtie2,Kneaddata, KMCP, Kraken2, Krakenuniq))ggplot(data1) geom_col(aes(x Software, y Rss, fill Taxa), position dodge, width 0.8) scale_fill_manual(values c(Rice #fec79e, Human #8ec4cb)) labs(x Software, y Memory usage / Gigabytes) theme_minimal() theme_test(base_size 24) theme(legend.position none,panel.border element_rect(size 2, fill transparent),axis.text element_text(color black),axis.text.x element_text(angle 45, hjust 1) # Rotate x-axis labels for better visibility) geom_rect(aes(xmin 0.5, xmax 0.8, ymin 53, ymax 57), fill #8ec4cb, color #8ec4cb) geom_rect(aes(xmin 1.4, xmax 1.7, ymin 53, ymax 57), fill #fec79e, color #fec79e) annotate(geom text, x 1.9, y 55, label Rice, size 7) annotate(geom text, x 1.1, y 55, label Human, size 7) scale_y_continuous(breaks c(seq(0, 10, 10), seq(5, 10, 5), seq(20, 60, 10)),limits c(0, 60),expand c(0, 0),sec.axis sec_axis(~ .*5, name Time consumption / minutes, breaks c(seq(0, 50, 25), seq(50, 300, 50)))) geom_point(data data2, aes(x factor(Software), y Time * 0.2, color Taxa, group Taxa), shape17, size 5, na.rm TRUE) scale_color_manual(values c(#1e8b9b, #ff8c3e)) scale_y_break(c(6,11), space 0, scales 1.8)Check Time of all taxa, Normality test
shapiro_test - by(data$Time, data$Taxa, shapiro.test)# Extract p-values from each groups test results
p_values - sapply(shapiro_test, function(x) x$p.value)# Check if each group conforms to normal distribution
normal_data - p_values 0.05if (all(normal_data)) {
summary_stats - aggregate(Time ~ Taxa, data data, FUN function(x) c(mean mean(x), se sd(x)/sqrt(length(x))))
print(summary_stats)
} else {
summary_stats - aggregate(Time ~ Taxa, data data, FUN function(x) c(median median(x), p25 quantile(x, 0.25), p75 quantile(x, 0.75)))
print(summary_stats)
}
# Taxa Time.mean Time.se
# 1 Human 99.474900 35.348141
# 2 Rice 8.478217 2.883665levene_test_result - leveneTest(Time ~ Taxa, data data)
p_value_levene - levene_test_result$Pr(F)[1]if (all(normal_data)) {
if (p_value_levene 0.05) {t_test_result - t.test(Time ~ Taxa, data data, paired TRUE)print(t_test_result)
} else {wilcox_result - wilcox.test(Time ~ Taxa, data data, paired TRUE)print(wilcox_result)
}
} else {
wilcox_result - wilcox.test(Time ~ Taxa, data data, paired TRUE)
print(wilcox_result)
}
#
# Wilcoxon signed rank exact test
#
# data: Time by Taxa
# V 21, p-value 0.03125
# alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0shapiro_test - by(data$Rss, data$Taxa, shapiro.test)# Extract p-values from each groups test results
p_values - sapply(shapiro_test, function(x) x$p.value)# Check if each group conforms to normal distribution
normal_data - p_values 0.05if (all(normal_data)) {summary_stats - aggregate(Rss ~ Taxa, data data, FUN function(x) c(mean mean(x), se sd(x)/sqrt(length(x))))print(summary_stats)
} else {summary_stats - aggregate(Rss ~ Taxa, data data, FUN function(x) c(median median(x), p25 quantile(x, 0.25), p75 quantile(x, 0.75)))print(summary_stats)
}
# Taxa Rss.median Rss.p25.25% Rss.p75.75%
# 1 Human 5.6300000 4.8150000 18.2650000
# 2 Rice 0.8040332 0.5614160 2.1725659levene_test_result - leveneTest(Rss ~ Taxa, data data)
p_value_levene - levene_test_result$Pr(F)[1]if (all(normal_data)) {if (p_value_levene 0.05) {t_test_result - t.test(Rss ~ Taxa, data data, paired TRUE)print(t_test_result)} else {wilcox_result - wilcox.test(Rss ~ Taxa, data data, paired TRUE)print(wilcox_result)}
} else {wilcox_result - wilcox.test(Rss ~ Taxa, data data, paired TRUE)print(wilcox_result)
}
#
# Wilcoxon signed rank exact test
#
# data: Rss by Taxa
# V 21, p-value 0.03125
# alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0教程原文双Y轴截断图绘制教程 若我们的教程对你有所帮助请点赞收藏转发这是对我们最大的支持。 往期部分文章
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