tsne图中的特征可视化

Question

我有一个表1，其中每一行对应于特定患者的基因特征向量。患者ID位于第一列(标签)，基因索引位于第二列(geneIndex)。其余的列具有不同维度的特征值(总共128个)。

我能够将这些数据进行tsne缩减到2D，并根据患者ID标记群集。代码如下：

library(Rtsne)

experiment<- read.table("test.txt", header=TRUE, sep= "\t")

metadata <- data.frame(sample_id = rownames(experiment),
                       colour = experiment$label)

data <- as.matrix(experiment[,2:129])

set.seed(1)
tsne <- Rtsne(data)

df <- data.frame(x = tsne$Y[,1],
                 y = tsne$Y[,2],
                 colour = metadata$colour)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x, y, colour = colour)) +
  geom_point()

然而，我的目标是可视化与geneIndex相关的特征向量。例如，我想将geneIndex "3“精确定位为红色，而图中其余的点将为灰色。

如果您有任何建议，我将不胜感激！

谢谢!

Answer 1

看一下数据，似乎没有太多的3，所以如果你只是和其他人一起绘制，得到一个透明的灰色和选中的有红色..我认为这很难理解：

df$geneIndex = experiment$geneIndex

plotIndex = function(data,selectedGene){
data$Gene = ifelse(data$geneIndex == selectedGene,selectedGene,"others")
ggplot(data, aes(x, y, colour = Gene))+
geom_point(alpha=0.3,size=1)+
scale_color_manual(values=c("#FF0000E6","#BEBEBE1A"))+
theme_bw()
}

plotIndex(df,3)

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也许可以尝试通过再绘制一次图，结合新的图例来圈出这些图：

library(ggnewscale)

plotIndex = function(data,selectedGene){
  
  subdf = subset(data,geneIndex == selectedGene)

  ggplot(data, aes(x, y, colour = colour)) +
  geom_point(alpha=0.3,size=2,shape=20)+
  new_scale_color()+
  geom_point(data=subdf,
  aes(col=factor(geneIndex)),
  shape=1,stroke=0.8,size=2.1)+
  scale_color_manual("geneIndex",values="red")+
  theme_bw()
  
  
}

plotIndex(df,3)

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如果你不需要图例，你可以忘记ggnewscale库。这个package也许也能做上面的事情。你需要检查一下。