R语言学习

首先把测试数据存储到文件中方便调用。数据矩阵存储在line_data.xls和line_data_melt.xls文件中 (直接拷贝到文件中也可以，这里这么操作只是为了随文章提供个测试文件，方便使用。如果你手上有自己的数据，也可以拿来用)。

profile = "Pos;H3K27ac;CTCF;Enhancer;H3K4me3;polII
-5000;8.7;10.7;11.7;10;8.3
-4000;8.4;10.8;11.8;9.8;7.8
-3000;8.3;10.5;12.2;9.4;7
-2000;7.2;10.9;12.7;8.4;4.8
-1000;3.6;8.5;12.8;4.8;1.3
0;3.6;8.5;13.4;5.2;1.5
1000;7.1;10.9;12.4;8.1;4.9
2000;8.2;10.7;12.4;9.5;7.7
3000;8.4;10.4;12;9.8;7.9
4000;8.5;10.6;11.7;9.7;8.2
5000;8.5;10.6;11.7;10;8.2"
 
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";")
# tab键分割，每列不加引号
write.table(profile_text, file="line_data.xls", sep="	", row.names=T, col.names=T,quote=F)
# 如果看着第一行少了ID列不爽，可以填补下
system("sed -i '1 s/^/ID	/' line_data.xls")

profile = "Pos;variable;value;set
-5000;H3K27ac;8.71298;A
-4000;H3K27ac;8.43246;A
-3000;H3K27ac;8.25497;A
-2000;H3K27ac;7.16265;A
-1000;H3K27ac;3.55341;A
0;H3K27ac;3.5503;A
1000;H3K27ac;7.07502;A
2000;H3K27ac;8.24328;A
3000;H3K27ac;8.43869;A
4000;H3K27ac;8.48877;A
-5000;CTCF;10.6913;A
-4000;CTCF;10.7668;A
-3000;CTCF;10.5441;A
-2000;CTCF;10.8635;A
-1000;CTCF;8.45751;A
0;CTCF;8.50316;A
1000;CTCF;10.9143;A
2000;CTCF;10.7022;A
3000;CTCF;10.4101;A
4000;CTCF;10.5757;A
-5000;H3K27ac;8.71298;B
-4000;H3K27ac;8.43246;B
-3000;H3K27ac;8.25497;B
-2000;H3K27ac;7.16265;B
-1000;H3K27ac;3.55341;B
0;H3K27ac;3.5503;B
1000;H3K27ac;7.07502;B
2000;H3K27ac;8.24328;B
3000;H3K27ac;8.43869;B
4000;H3K27ac;8.48877;B
-5000;CTCF;10.6913;B
-4000;CTCF;10.7668;B
-3000;CTCF;10.5441;B
-2000;CTCF;10.8635;B
-1000;CTCF;8.45751;B
0;CTCF;8.50316;B
1000;CTCF;10.9143;B
2000;CTCF;10.7022;B
3000;CTCF;10.4101;B
4000;CTCF;10.5757;B"
 
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, quote="",sep=";")
# tab键分割，每列不加引号
write.table(profile_text, file="line_data_melt.xls", sep="	", row.names=T, col.names=T,quote=F)
# 如果看着第一行少了ID列不爽，可以填补下
system("sed -i '1 s/^/ID	/' line_data_melt.xls")

使用正常矩阵默认参数绘制个线图

# -f: 指定输入的矩阵文件，第一列为行名字，第一行为header。列数不限，列名字不限；行数不限，行名字默认为文本
# -A FALSE: 指定行名为数字
sp_lines.sh -f line_data.xls -A FALSE

# -l: 设定图例的顺序
# -o TRUE: 局部拟合获得平滑曲线
# -A FALSE: 指定行名为数字
# -P: 设置legend位置，相对于原点的坐标
# -x, -y指定横纵轴标记
sp_lines.sh -f line_data.xls -l "'CTCF','Enhancer','polII','H3K4me3','H3K27ac'" -P 'c(0.8,0.3)' -o TRUE -A FALSE -x 'Up and down 5 kb of TSS' -y 'Relative density'

# -A FALSE: 指定行名为数字
# -V 'c(-1000, 500)': 设置垂线的位置
# -D: 设置垂线的文本标记，参数为引号引起来的vector，注意引号的嵌套
# -I: 设置横轴的标记的位置
# -b: 设置横轴标记的文字
sp_lines.sh -f line_data.xls -A FALSE -V 'c(-1000,500)' -D "c('+1 kb','-0.5 kb')" -I "c(-5000,0,5000)" -b "c('-5 kb', 'TSS', '+5 kb')"

使用melted矩阵默认参数绘制个线图 (除需要改变文件格式，指定-m TRUE -a xvariable外其它与正常矩阵一样)

# -f: 指定输入文件
# -m TRUE: 指定输入的矩阵为melted format, 三列，第一列为Pos (给-a)
# 第二列为variable (给-H，-H默认即为variable)
# 第三列为value，名字不可修改
# -A FALSE: 指定行名为数字
# -P 'c(0.8,0.2)': 设置legend位置，相对于原点的坐标
sp_lines.sh -f line_data_melt.xls -a Pos -m TRUE -A FALSE -P 'c(0.8,0.2)'

完整的图

# -C: 自定义线的颜色
sp_lines.sh -f line_data_melt.xls -a Pos -m TRUE -A FALSE -P 'c(0.8,0.2)' -o TRUE -V 'c(-1000,500)' -D "c('+1 kb','-0.5 kb')" -I "c(-5000,0,4000)" -b "c('-5 kb', 'TSS', '+4 kb')" -x 'Up 5 kb and down 4 kb of TSS' -y 'Relative density' -C "'pink', 'blue'"

数中最需要注意的是引号的使用：

• 外层引号与内层引号不能相同
• 凡参数值中包括了空格，括号，逗号等都用引号括起来作为一个整体