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我有 7 个数据集，每个数据集都有两种类型的数据框：元数据，包含一个超级重要的列，显示谁是响应者，谁不是响应者，以及一个关于细胞类型的数据框。

使用 dput的示例：这是来自其中一个数据集的示例。第一个数据帧是细胞数据帧，第二个是元数据，其中包含有关药物益处（响应/无响应）的信息：

cells1 <- structure(c(8.10937548981953e-20, 0.095381661829093, 0.054868371418562, 
0.0523687378840825, 0.0100173293159538, 0.0332395245437795, 3.37811149975583e-20, 
0.048191378909587, 0.13314908462763, 0, 0.00612878313809124, 
0, 0.00117409520254045, 1.33684197233784, 0.0701023734195797, 
0.290756813286141, 0.349392264371762, 0.169367429138566, 0.00209460699328093, 
0.205599458004829, 0.318048653115709, 4.21796249339787e-05, 0.00844407692255898, 
0, 0.00613007026042523, 0.0300024082993193, 0.0405191646567986, 
0.00654087887823056, 0.0111094954094255, 1.30617589099212e-19, 
0.0398730537850546, 0.0390946117756341, 0.239413780024853, 2.07521807718399e-19, 
0.00116980239850497, 0), .Dim = c(6L, 6L), .Dimnames = list(c("Adipocytes", 
"B-cells", "Basophils", "CD4+ memory T-cells", "CD4+ naive T-cells", 
"CD4+ T-cells"), c("Pt1", "Pt10", "Pt101", "Pt103", "Pt106", 
"Pt11")))

这些数据集是关于癌症治疗的。中的列cells1是样本，行是单元格类型。这是所有 7 个数据集中的方式。所有的行都完全相同，而样本不同（因此在每个数据集中都有不同数量的样本）。其中一些样本是响应者，有些是非响应者。

元数据：

Metadata <- structure(list(`Mutation Load` = c("NA", "75", "10", "21", "700", 
"106"), `Neo-antigen Load` = c("NA", "33", "5", "5", "219", "67"
), `Neo-peptide Load` = c("NA", "56", "6", "11", "273", "187"
), `Cytolytic Score` = c("977.86911190000001", "65.840716889999996", 
"1392.1422339999999", "1108.8620289999999", "645.54163300000005", 
"602.6740413"), Benefit = c("No Response", "No Response", "Response", 
"No Response", "No Response", "No Response")), row.names = c("Pt1", 
"Pt10", "Pt101", "Pt103", "Pt106", "Pt11"), class = "data.frame")

目标：加入单元格数据框（我使用 cbind 完成），现在在我有一个包含 1000 多列且只有 38 行的大数据框后，我需要构建两个t-SNE 图，一个是按数据集（cells1）为样本着色, cells2, cells6 ...) ，第二个是通过响应（响应/无响应）对样本进行着色。

我的代码：我尝试按数据集着色，我认为示例名称列表是个好主意，但被困在那里：

## Combine Cells dataframes

Total_cells = cbind(cells1, cells2, cells6, cells7, cells9, cells12, cells15)

## Color t-SNE by dataset & color by response

Mylist = list(df1 = c(colnames(cells1)), df2 = c(colnames(cells2)),
         df6 = c(colnames(cells6)), df7 = c(colnames(cells7)),
         df9 = c(colnames(cells9)), df12 = c(colnames(cells12)) ,df15 = c(colnames(cells15)))

t-SNE= Rtsne(t( Total_cells), perplexity = 15)
plot(t-SNE$Y, col = Mylist, pch = 15)
legend("topright",
       legend=unique(Mylist), cex = 0.5,
       fill =palette("default"),
       border=NA,box.col=NA)

如果需要任何其他信息，请告诉我

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所以我终于明白了，我会回答我自己的问题，以防将来有人需要它。我做的第一件事是将cells数据框与cbind

Scores = cbind(cells1, cells2, cells6, cells7, cells9, cells12, cells15)

棘手的部分是创建元数据，它包含分隔列所需的信息。我用 3 列创建了它——数据集的名称、样本和响应：

dataset <- c(rep('CELLS1', length(colnames(cells1))),rep('CELLS2', length(colnames(cells2))),
                     rep('CELLS6', length(colnames(cells6))), rep('CELLS7', length(colnames(cells7))),
            rep('CELLS9', length(colnames(cells9))), rep('CELLS12', length(colnames(cells12))),
            rep('CELLS15', length(colnames(cells15))))

samples <- c(colnames(cells1),colnames(cells2),
          colnames(cells6),  colnames(cells7), colnames(cells9), colnames(cells12),
          colnames(cells15))

Response <- c(metadata1$Benefit ,metadata2$Benefit2,
              metadata6$Benefit, metadata7$Benefit, metadata9$Benefit, metadata12$Benefit,
              metadata15$Benefit)


totaldata <- data.frame(dataset,samples, Response)

下一部分是 t-SNE：

par(mar=c(5, 4, 4, 8), xpd=TRUE)
tsne = Rtsne(t(Scores), perplexity = 15)

tsnetotal <- data.frame(x = tsne$Y[,1], y = tsne$Y[,2], col = as.factor(totaldata$dataset))
ggplot(tsnetotal) + geom_point(aes(x=x, y=y, color=col))+theme_classic()

这会按数据集为样本着色，并按我刚刚更改的响应着色，col = as.factor(totaldata$Response)这样就完成了工作。

于 2022-02-16T12:05:57.760 回答