Прокрутите список выходных графиков фреймов данных

Question

Я пытаюсь построить графики функций или 20 моих главных генов. Вот почему я создал список фреймов данных, эти фреймы данных существуют или разные столбцы содержат значения и имена. Один из этих столбцов во фрейме данных - столбец генов. Мой код превращает первые 20 генов в функциональные графики. Но теперь у меня проблема в некоторых фреймах данных, в которых существует менее 20 генов. Это приводит к прерыванию моего кода.

Поскольку мне нужно максимум 5 графиков функций на странице, я не могу просто определить счетчик.

Спасибо за ваш вклад.

Пример моего списка или списка фреймов данных

group1_2: 'data.frame': 68 obs. of 7 variables:
    ..$ p_val: num [1:68] 1.15 1.43 ...
    ..$ score: num [1:68] 15.5 27.14 ...
    ..$ gene: Factor w/ 68 levels "BRA1", "NED",...: 41 52 ...
group2_3: 'data.frame': 3 obs. of 7 variables:
    ..$ p_val: num [1:3] 1.15 1.43 ...
    ..$ score: num [1:3] 15.5 27.14 ...
    ..$ gene: Factor w/ 3 levels "BCL12", "DEF1",...: 41 52 ...

Код

groupNames <- c("cluster1_2","cluster2_3","cluster3_4","cluster4_5","cluster5_6")
for (i in 1:length(listGroups)) {
  Grouplist <- listGroups[[i]]
  genesList <- Grouplist['gene']
  lengths(geneList)
  print(groupNames[i])
  # Make Featureplots for top20 DE genes per cluster_group
  pdf(file=paste0(sampleFolder,"/Featureplots_cluster_",groupNames[i],"_",sampleName,".pdf"))
  print(FeaturePlot(object = seuratObj, features = c(as.character(genesList[1:5,]))))
  print(FeaturePlot(object = seuratObj, features = c(as.character(genesList[6:10,]))))
  print(FeaturePlot(object = seuratObj, features = c(as.character(genesList[11:15,]))))
  print(FeaturePlot(object = seuratObj, features = c(as.character(genesList[16:20,]))))
  dev.off()
}

Answer 1

Для каждого списка генов вы можете создать один график с выбранными вами генами, подобными этому (график будет хорошо смотреться с большим размером, как в вашем PDF-файле):

• использовать combine=FALSE и ограничьте количество функций для построения чего-то вроде rownames(pbmc_small)[1 : min(20, nrow(pbmc_small))] чтобы избежать ошибок
• затем экспортируйте список отдельных сюжетов (позволяет тематическое оформление) и выведите его в pdf, используя cowplot::plot_grid
• вместо построения графика внутри функции (plot(out)), вы можете экспортировать в pdf (возможно, передать имя файла в качестве второго аргумента функции).

library(Seurat)
genelist <- list(
    l1 = sample(rownames(pbmc_small), 23),
    l2 = sample(rownames(pbmc_small), 14),
    l3 = sample(rownames(pbmc_small), 4))

plotFeatures <- function(x){
    p <- FeaturePlot(object = pbmc_small, 
        features = x[1 : min(20, length(x))], 
        combine = FALSE, label.size = 2)
    out <- cowplot::plot_grid(plotlist = p, ncol = 5, nrow = 4)
    plot(out)
}
lapply(genelist, plotFeatures)

Answer 2

Не тестировал, примерно так должно работать. Вместо того, чтобы вызывать print 5 раз для каждых 5 генов, мы вызываем его в цикле n раз в зависимости от количества генов. Если у нас есть 10 генов, forloop будет печатать дважды, если 20, то мы вызываем print 4 раза и т. Д.:

groupNames <- c("cluster1_2","cluster2_3","cluster3_4","cluster4_5","cluster5_6")

for (i in 1:length(listGroups)) {
  Grouplist <- listGroups[[i]]
  genesList <- Grouplist['gene']
  #lengths(geneList)
  print(groupNames[i])
  # Make Featureplots for top20 DE genes per cluster_group

  # make chunks of 5 each. 
  myChunks <- split(genesList, ceiling(seq_along(genesList)/5))

  pdf(file=paste0(sampleFolder,"/Featureplots_cluster_",groupNames[i],"_",sampleName,".pdf"))

  # loop through genes plotting 5 genes each time.
  for(x %in% seq(myChunks) ){
    print(FeaturePlot(object = seuratObj, features = myChunks[[ x ]]))
  }

  dev.off()
}

Answer 3

Благодаря вводу zx8754 и user12728748. Я нашел два решения своей проблемы.

        for (i in 1:length(listGroups)) {
      Grouplist <- listGroups[[1]]
      genesList <- Grouplist['gene']
      print(groupNames[1])

    ## Solution 1
    # Here all genes are printed. I didn't find a way yet to limited to 20

      # make chunks of 5 each. 
      myChunks <- split(genesList,ceiling(seq(lengths(genesList))/5))
      # Make Featureplots for top20 DE genes per cluster_group
      pdf(file=paste0(sampleFolderAggr,"results/Featureplots_",groupNames[i],"_",sampleNameAggr,".pdf"))
      # loop through genes plotting 5 genes each time.
      for(x in 1:min(5, length(myChunks) ){
        # Create a list of 5 genes
        my5Genes <- as.list(myChunks[[x]])

        print(FeaturePlot(object = seuratObj, features = c(as.character(my5Genes$gene))))
      }
      dev.off()

    ## Solution 2

    pdf(file=paste0(sampleFolderAggr,"results/Featureplots_",groupNames[i],"_",sampleNameAggr,".pdf"))

    plotFeatures <- function(x){
        p <- FeaturePlot(object = seuratObj, features = c(as.character(x[1: min(20, lengths(x)),])), combine = FALSE, label.size = 2)
        out <- cowplot::plot_grid(plotlist = p, ncol = 5, nrow = 4)
        # Make Featureplots for top20 DE genes per cluster_group
        plot(out)
        }
      lapply(genelist, plotFeatures)
      dev.off()
    }