我试图用 qiime2R 和 ggplot2 绘制我的 PCOA,因为我发现 2D UniFrac 图比在 3D 中使用 Emperor 提供的信息更丰富。所以我遵循了qiime2R教程,但我无法添加不同的美学,我看过其他帖子,但我并不真正理解这个问题。这是我的代码。
qiime2 论坛的人帮不了我,所以也许你可以。
library(ggplot2)
library(qiime2R)
metadata<-read_q2metadata("Metadata.tsv")
uwunifrac<-read_qza("weighted_unifrac_pcoa_results.qza")
shannon<-read_qza("shannon_vector.qza")$data %>% rownames_to_column("SampleID")
uwunifrac$data$Vectors %>%
select(SampleID, PC1, PC2) %>%
left_join(metadata) %>%
left_join(shannon) %>%
ggplot(aes(x=PC1, y=PC2, color=`Name`, shape=`Origen`, size=shannon)) +
geom_point(alpha=0.5) +#alpha controls transparency and helps when points are overlapping
theme_q2r() +
scale_shape_manual(values=c(16,1), name="Name") +
scale_size_continuous(name="Shannon Diversity") +
scale_color_discrete(name="Name")
ggsave("PCoA.pdf", height=4, width=5, device="pdf")
当我尝试编译时,我收到以下错误消息:
Error: Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (9): size
但是,如果我只包含 1 种美学,例如:
ggplot(aes(x=PC1, y=PC2, color=Name))
它确实编译。我想知道是否有一种方法可以像我一开始尝试的那样包含所有的美学。
这是我的数据
> uwunifrac$data$Vectors %>%
+ select(SampleID, PC1, PC2) %>%
+ left_join(metadata) %>%
+ left_join(shannon) Joining, by = "SampleID" Joining, by = "SampleID"
SampleID PC1 PC2 Name Origen shannon_entropy
1 D1_16S 0.18825645 -0.047168594 Lixiviado de mina (2) Minas de Riotinto 6.791300
2 D2_16S 0.09366309 0.106100155 Corta Atalaya (3) Minas de Riotinto 4.375214
3 D3_16S 0.08844727 0.003118801 Rio Tinto (4) Minas de Riotinto 5.090431
4 D4_16S -0.10670870 0.494599196 Odiel 3,4% Rio Odiel 6.285716
5 D5_16S -0.51231492 0.021180538 Odiel 7,7% Rio Odiel 5.881951
6 D6_16S -0.30245182 -0.339569170 Odiel 15% Rio Odiel 5.440700
7 D7_16S 0.21368026 -0.041278615 Pool Balsas de fosfoyesos 7.715696
8 D8_16S 0.20073878 -0.072788430 Piezometro 1 Balsas de fosfoyesos 7.547468
9 D9_16S 0.13668959 -0.124193881 Piezometro 2 Balsas de fosfoyesos 7.671805
所以现在我意识到,变量的名称aes(
应该shannon_entropy
是shannon
. 更改我收到一条新的错误消息
Error: Insufficient values in manual scale. 3 needed but only 2 provided.
在此先感谢,何塞。