通过指定的尺寸aes
,选择的细胞群子集
,ggcyto
可以很容易地存储在可视化的数据GatingSet
。
p < ggcyto (gs、aes (x = CD4, y = CD8)子集=“CD3 +”) # 2 d图p < - p + geom_hex(箱= 64)p
我们可以使用仪器范围自动过滤掉这些异常细胞的事件
p + ggcyto_par_set(限制=“仪器”)
手动或通过设置限制
myPars < - ggcyto_par_set(限制=列表(x = c (0, 3.5 e3), y = c(-10年,4.1 e3))) p < - p + myPars #或xlim (3.5 0, e3) + ylim(-10年4 e3) p
检查什么样的可视化参数可以通过改变ggcyto_par_set
,只需打印默认设置
ggcyto_par_default ()
# # # #美元限制[1]“数据”# # # # # # $方面< ggproto对象:类FacetWrap方面,gg > # # compute_layout: # # draw_back函数:函数# # draw_front: # # draw_labels函数:函数# # draw_panels: # # finish_data函数:函数# # init_scales: # # map_data函数:函数# #参数:# # setup_data名单:# # setup_params函数:函数# #收缩:真正的# # train_scales:功能# # var:功能# #超级:< ggproto对象:类FacetWrap方面,gg > hex_fill美元# # # # # # < ScaleContinuous > # #范围:0 - 1 # #限制:# # # #实验室# #标签# #美元[1]”“# # # # attr(,“类”)# # [1]“labs_cyto”# # # # attr(,“类”)# # [1]“ggcyto_par”
绘制一个门,只需通过门的名字geom_gate
层
p + geom_gate (CD4)
可以添加多个门,只要他们共享相同的父和维度
p < - p + geom_gate (c (CD4, CD8)) #简称geom_gate (CD8) + geom_gate (CD4) p
# # geom_stats默认情况下,所有门通过空层添加数据
geom_stats
层。
p + geom_stats () + labs_cyto(“标记”)
请注意,我们选择只显示标记在轴通过labs_cyto
层。
添加数据仅为一个特定的门,我们可以通过门的名字geom_gate
p + geom_stats (CD4)
数据类型、背景颜色和位置都是可调的。
p + geom_stats (CD4、类型=“计数”,大小= 6,颜色=“白色”,填补=“黑人”,调整= 0.3)
当没有指定“子集”,它是在抽象状态从而不能可视化
p < ggcyto (gs、aes (x = CD4, y = CD8)) + geom_hex () + myPars p
# # fortify_fs.GatingSet误差(gs):“子集”必须由实际的实例化节点名称!# #确保指定“子集”或“geom_gate”层是补充道。
层门,除非它被实例化的,即查找父节点的控制树基于给定的大门geom_gate
p < - p + geom_gate (c (CD4, CD8)) p
与geom_overlay
,您可以轻松地覆盖额外的细胞群(其盖茨不是当前投影)中定义的现有的阴谋。
p + geom_overlay (“CD8 CCR7 - 45 / ra +”,上校=“黑人”,大小= 0.1,α= 0.4)
geom_overlay
自动确定覆盖类型(goem_point
或geom_density
基于维度中指定的数量ggcyto
构造函数。请注意,我们改变默认值y
轴从密度
来数
为了使天平可比的堆积密度层。他们被包装. .
因为他们属于计算变量
。
p < ggcyto (gs、aes (x = CD4)子集=“CD3 +”) + geom_density (aes (y = . . count . .)) p + geom_overlay (“CCR7 - 45 ra + CD8 / aes (y = . . . .),填补=“红色”)
或者,我们可以选择情节指定所有的孩子的父母和预测
p < ggcyto (gs、aes)博士(x = 38岁,y = =子集CD4) + geom_hex(箱= 64)+ geom_gate geom_stats () + () p
或者我们可以添加门层任何任意节点,而不是它的父节点
ggcyto (gs子集= "根",aes (x = CD4, y = CD8)) + geom_hex(箱= 64)+ geom_gate (CD4) + myPars
有时它有助于显示轴标签的原始规模逆改变轴在不影响数据
p + axis_x_inverse_trans axis_y_inverse_trans () + ()
#添加过滤器(符合“保证金”行为在flowViz) # ggcyto (gs、aes (x = CD4, y = CD8)子集=“CD3 +”,过滤器= marginalFilter) + geom_hex(垃圾箱= 32,na。rm = T)