R数据的反向重标度

Question

我目前正在使用R来指定酵母中蛋白质的突变显着性值。

我有一个数据框架，如下所示：

             Genes q_values
1             HNT1 4.836462e-01
2            EMP47 6.792469e-01
3             QDR2 6.357284e-01
4             TMS1 9.781394e-01
5             TMS1 8.672664e-01
...

然而，有时q_value会大大低于其他的：

...
35            HHF1 5.565396e-01
36            RGA2 2.323061e-12
37           CDC24 8.174687e-01
...

# Notice how value for row 36 is very low

我想把这些q_values降到1-10000的比例。然而，我需要最高的原始q_value (即~9.85e-01)成为新标度 (e.i )上的最低值。A值1)。相反，最低的原始q_value (即~1.36e-13)需要在新的标度(e.i )上最高。A值为10000)。

我试着对这里提出的方程做了一个变体：https://stats.stackexchange.com/questions/25894/changing-the-scale-of-a-variable-to-0-100。然而，我没有设法得到我正在寻找的结果。

做这件事最好的方法是什么？

Answer 1

也许您可以尝试下面的代码来重新标度q值。

within(df, rescaled_q_values <- 1e5*(max(new_q_values)-new_q_values)/diff(range(new_q_values)))

这给

   new_yeast_genes new_q_values rescaled_q_values
1             HNT1 4.836462e-01          50554.47
2            EMP47 6.792469e-01          30557.25
3             QDR2 6.357284e-01          35006.36
4             TMS1 9.781394e-01              0.00
5             TMS1 8.672664e-01          11335.09
35            HHF1 5.565396e-01          43102.22
36            RGA2 2.323061e-12         100000.00
37           CDC24 8.174687e-01          16426.16

数据

df <- structure(list(new_yeast_genes = c("HNT1", "EMP47", "QDR2", "TMS1",
"TMS1", "HHF1", "RGA2", "CDC24"), new_q_values = c(0.4836462, 
0.6792469, 0.6357284, 0.9781394, 0.8672664, 0.5565396, 2.323061e-12,
0.8174687)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3",
"4", "5", "35", "36", "37"))