如何使用image()函数在R中绘制数据

Question

我有一个临床数据集，我想用image()函数绘制它，看看我是否能够识别数据中的不同组。

该数据的结构是一个List of 2：56个样本和5000个基因表达。

当我使用image(lung)时，我所看到的只是一个橙色的小块，我没有看到图案或任何一群人站在我面前。

基本上，数据集中有四种类型的临床情况:结肠癌(13例)、小细胞(6例)等。

例如，我希望看到，与此数据集中的其他组/条件相比，具有6个样本的‘小单元’具有自己的模式。

load(url("https://github.com/hughng92/dataset/raw/master/lung.RData"))
rownames(lung)
image(lung)

这就是我所看到的：

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我想知道我是否可以从数据集中将这4种条件的四个不同的结合起来，这看起来就不一样了。

任何小费都会很棒！

Answer 1

我建议在将类似的类型重新排列在一起之后，查看图像输出。我想我现在在这些基因表达谱中看到了一些群体差异。具体来说，“正常”类的红色波段通常较少，尽管有一对“正常”是红色的，而其他的则不是。我认为这是有趣的，也不是特别令人惊讶，在正常的列(在图像中)的变化似乎比在每一种肿瘤类型内的变化要小。我有一位朋友，他是一位分子生物学家，他把肿瘤描述为“基因火车残骸”：

table( rownames( lung[order(rownames(lung)), ]))

Carcinoid     Colon    Normal SmallCell 
       20        13        17         6 

 image( lung[order(rownames(lung)), ])

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这将更好地显示类型分组的界限：

image( lung[order(rownames(lung)), ], xaxt="n")
axis(1, at=(cumsum( table( rownames( lung[order(rownames(lung)), ])))-1)/56 ,
        labels=names(table( rownames( lung[order(rownames(lung)), ]))),las=2)