ggplot2的abline和stat_smooth图例

Question

我在使用ggplot图例时遇到了一些问题，以下是我的第一段代码，只涉及到corrGenes的图例，这部分代码没有问题。

gene1=c(1.041,0.699,0.602,0.602,2.585,0.602,1.000,0.602,1.230,1.176,0.699,0.477,1.322)
    BIME = c(0.477,0.477,0.301,0.477,2.398,0.301,0.602,0.301,0.602,0.699,0.602,0.477,1.176)
    corrGenes=c(0.922,0.982,0.934,0.917,0.993,0.697,0.000,0.440,0.859,0.788,0.912,0.687,0.894)

DF=data.frame(gene1,BIME,corrGenes)

plot= ggplot(data=DF,aes(x=gene1,y=BIME))+
  geom_point(aes(colour=corrGenes),size=5)+
  ylab("BIME normalized counts (log10(RPKM))")+
  xlab("gene1 normalized counts (log10(RPKM))")

当我添加abline和smooth时，我会得到正确的图表：

plot= ggplot(data=DF,aes(x=gene1,y=BIME))+
  geom_point(aes(colour=corrGenes),size=5)+
  geom_abline(intercept=0, slope=1)+
  stat_smooth(method = "lm",se=FALSE)+
  ylab("BIME normalized counts (log10(RPKM))")+
  xlab("gene1 normalized counts (log10(RPKM))")

但是没有办法获取它们的传说，我尝试了许多其他组合：

plot= ggplot(data=DF,aes(x=gene1,y=BIME))+
  geom_point(aes(colour=corrGenes),size=5)+
  geom_abline(aes(colour="best"),intercept=0, slope=1)+
  stat_smooth(aes(colour="data"),method = "lm",se=FALSE)+
  scale_colour_manual(name="Fit", values=c("data"="blue", "best"="black"))+
  ylab("BIME normalized counts (log10(RPKM))")+
  xlab("gene1 normalized counts (log10(RPKM))")

如果有人有解决这个微小但非常烦人的问题的想法，那将非常有帮助！

- Mesmer

Answer 1

最终，我找到了另一种使用技巧的方法。首先，我计算了线性回归并将结果转换为数据框，然后添加了我的最佳匹配（截距=0和斜率=1），然后我添加了一个数据类型的列（数据或最佳匹配）。

modele = lm(BIME ~ gene1, data=DF)
coefs = data.frame(intercept=coef(modele)[1],slope=coef(modele)[2])
coefs= rbind(coefs,list(0,1))
regression=as.factor(c('data','best'))
coefs=cbind(coefs,regression)

接着，我使用了独特的geom_abline命令将其绘制出来，并将DF从ggplot()移动到geom_point()，并使用linetype参数来区分这两条线：

plot = ggplot()+
  geom_point(data=pointSameStrandDF,aes(x=gene1,y=BIME,colour=corrGenes),size=5)+
  geom_abline(data=coefs, aes(intercept=intercept,slope=slope,linetype=regression), show_guide=TRUE)+
  ylab("BIME normalized counts (log10(RPKM))")+
  xlab("gene1 normalized counts (log10(RPKM))")

也许有一种方法可以为这2行使用颜色，但我找不到如何做？

感谢你们的帮助！

- Mesmer

Answer 2

show_guide=TRUE参数应该显示geom_abline和stat_smooth的图例。尝试运行以下代码。

plot= ggplot(data=DF,aes(x=gene1,y=BIME))+
geom_point(aes(colour=corrGenes),size=5)+
geom_abline(aes(colour="best"),intercept=0, slope=1, show_guide=TRUE)+
stat_smooth(aes(colour="data"),method = "lm",se=FALSE, show_guide=TRUE)+
scale_colour_manual(name="Fit", values=c("data"="blue", "best"="black"))+
ylab("BIME normalized counts (log10(RPKM))")+
xlab("gene1 normalized counts (log10(RPKM))")

- figurine

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谢谢您的回答，我已经尝试过了，但是我仍然遇到了相同的错误：Error: Continuous value supplied to discrete scale。 - Mesmer

如果您删除scale_colour_manual行，问题是否得到解决？ - figurine

@Mesmer Error: Continuous value supplied to discrete scale 大多数情况下意味着 R 将你提供的字符型 x 值读取为连续值。尝试使用 x <- as.factor(x) 然后进行绘图。 - gented

Answer 3

我不确定这是否是最佳解决方案，但我成功地告诉了ggplot有两个刻度，一个用于颜色（您的点），另一个用于填充颜色。你可能会问，填充颜色是哪个？我在两条线的aes中添加的那个。

plot = ggplot(data=DF,aes(x=gene1,y=BIME)) + 
  geom_point(size=5, aes(colour=corrGenes)) +
  geom_abline(aes(fill="black"),intercept=0, slope=1) + 
  stat_smooth(aes(fill="blue"), method = "lm",se=FALSE) +
  scale_fill_manual(name='My Lines', values=c("black", "blue"))+
  ylab("BIME normalized counts (log10(RPKM))")+
  xlab("gene1 normalized counts (log10(RPKM))")

- mucio

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谢谢Mucio，这个版本好多了，但还有一个小问题我不明白，为什么颜色图例是蓝色而不是黑色和蓝色，因为你指定了geom_abline(aes(fill="black"),intercept=0, slope=1)，stat_smooth(aes(fill="blue"), method = "lm",se=FALSE)并将其链接到scale_fill_manual(name='My Lines', values=c("black", "blue"))。 - Mesmer