将PCR 96井板转置为单柱格式

Question

PCR板在与X-Y坐标系相似的坐标系中工作。我想将96孔PCR板从这个X-Y坐标系统(行和列格式)转换为单列格式，将x-y系统组合在一起(即行B和列12 = B12)。

下面提供的第一个数据集，称为"pcr_plate"，是96孔PCR板的格式。

第二个数据集，称为"sample_transposed_plate“，是期望结果的一个示例。

我尝试过使用以下包中的代码来转置数据的经典方法：

库(Dplyr)库(Tidyr)

除了转换(data.frame，... )

然而，我对如何编写从A行1:12列开始，然后是B行1:12列的代码感到困惑。同时将相应的样本(又称井)保持在相邻的列中

两个样本工作数据集：

pcr_plate <- read.table ("https://pastebin.com/raw/bGhzj5dU", header = T, sep = "")


sample_transposed_plate <- read.table ("https://pastebin.com/raw/xyzv9cvH", header=T, sep = "") # example of desired outcome

从逻辑上讲，假设有96个井，那么我最后应该有96行数据(97行带有标题)。第一列是"location"，第二列是"sample“

Answer 1

您可以只使用一个典型的gather将宽数据转换为长数据：

library(tidyverse)
pcr_plate <- read.table ("https://pastebin.com/raw/bGhzj5dU", header = T, sep = "")
sample_transposed_plate <- read.table ("https://pastebin.com/raw/xyzv9cvH", header=T, sep = "")

pcr_plate_long = pcr_plate %>%
  gather(number, content, -pcr.plate) %>%
  mutate(number = str_remove(number, "^X"),
         well_ID = paste0(pcr.plate, number)) %>%
  select(content, well_ID)

Answer 2

这就是你要找的东西吗(下图)

• 第一行将数据从wide转换为long
• 第二行删除值中的"X“并将其粘贴到盘中(字母)，
• 第三行选择列(并将其中一列重命名)
• 第四行是一种在well_ID中先按字母，然后按数字排列数据的方式。

如果这不起作用，或者你有任何问题，请告诉我。

pcr_plate <- read.table ("https://pastebin.com/raw/bGhzj5dU", header = T, sep = "")

library(dplyr)
library(tidyr)

gather(pcr_plate, key = "key", value = "sample", -pcr.plate) %>%
  mutate(pcr.plate = paste0(pcr.plate, gsub("X", "", key))) %>%
  select(well_ID = pcr.plate, sample) %>%
  arrange(gsub("\\d", "", well_ID, as.numeric(gsub("\\D", "", well_ID))))

   well_ID     sample
1       A1     1-TypA
2       A2     1-TypA
3       A3     2-TypA
4       A4     2-TypA
5       A5     3-TypA
6       A6     3-TypA
7       A7     4-TypA
8       A8     4-TypA
9       A9   H20-TypA
10     A10   H20-TypA
11     A11  PosA-TypA
12     A12  PosB-RP49
13      B1     1-TypB
14      B2     1-TypB
15      B3     2-TypB
16      B4     2-TypB
17      B5     3-TypB
18      B6     3-TypC
19      B7     4-TypB
20      B8     4-TypB
21      B9   H20-TypB
22     B10   H20-TypB
23     B11  PosA-TypA
24     B12  PosB-RP49
25      C1     1-TypC
26      C2     1-TypC
27      C3     2-TypC
28      C4     2-TypC
29      C5     3-TypC
30      C6     3-TypB
31      C7     4-TypC
32      C8     4-TypC
33      C9   H20-TypC
34     C10   H20-TypC
35     C11  PosA-RP49
36     C12   PosB-H20
37      D1     1-RPS5
38      D2     1-RPS5
39      D3     2-RPS5
40      D4     2-RPS5
41      D5     3-RPS5
42      D6     3-RPS5
43      D7     4-RPS5
44      D8     4-RPS5
45      D9   H20-RPS5
46     D10   H20-RPS5
47     D11  PosA-RP49
48     D12   PosB-H20
49      E1     1-RP49
50      E2     1-RP49
51      E3     2-RP49
52      E4     2-RP49
53      E5     3-RP49
54      E6     3-RP49
55      E7     4-RP49
56      E8     4-RP49
57      E9   H20-RP49
58     E10   H20-RP49
59     E11   PosA-H20
60     E12        H20
61      F1   1-F1430A
62      F2   1-F1430A
63      F3   2-F1430A
64      F4   2-F1430A
65      F5   3-F1430A
66      F6   3-F1430A
67      F7   4-F1430A
68      F8   4-F1430A
69      F9 H20-F1430A
70     F10 H20-F1430A
71     F11   PosA-H20
72     F12        H20
73      G1   1-F1409B
74      G2   1-F1409B
75      G3   2-F1409B
76      G4   2-F1409B
77      G5   3-F1409B
78      G6   3-F1409B
79      G7   4-F1409B
80      G8   4-F1409B
81      G9 H20-F1409B
82     G10 H20-F1409B
83     G11  PosB-TypA
84     G12        H20
85      H1      1-H20
86      H2      1-H20
87      H3      2-H20
88      H4      2-H20
89      H5      3-H20
90      H6      3-H20
91      H7      4-H20
92      H8      4-H20
93      H9    H20-H20
94     H10    H20-H20
95     H11  PosB-TypA
96     H12        H20

编辑：

对我的评论的错误警报，它确实如预期的那样工作。这是另一种方法，但可以得到相同的结果。如果你有任何问题，请告诉我！

gather(pcr_plate, key = "key", value = "sample", -pcr.plate) %>%
  mutate(key = as.numeric(gsub("X", "", key))) %>%
  arrange(pcr.plate, key) %>%
  mutate(pcr.plate = paste0(pcr.plate, key)) %>%
  select(well_ID = pcr.plate, sample)