log-log图 R语言

要绘制log-log图，可以使用R语言中的plot()函数，并且将x轴和y轴的刻度都转换为对数刻度。下面是一个简单的例子：

# 创建数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(10, 100, 1000, 10000, 100000)

# 绘制log-log图
plot(x, y, log="xy", type="b", pch=20, col="red", xlab="X", ylab="Y")

在上面的例子中，我们使用了log="xy"参数来指定x轴和y轴的刻度都是对数刻度。type="b"参数指定绘制的是一个折线图，并且每个数据点使用了一个圆点来标记。pch=20参数指定圆点的形状为实心圆，col="red"参数指定数据点和折线的颜色为红色。最后，我们使用xlab和ylab参数来为x轴和y轴添加标签。

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生存分析怎么用R语言绘制cd40的log-log图，模型是model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)

要绘制cd40的log-log图，你需要首先计算模型的残差。可以使用survfit()函数来计算模型的残差，然后使用plot()函数绘制log-log图。

下面是一个简单的例子：

# 计算模型的残差
residuals <- residuals(model1, type="deviance")

# 计算生存概率
surv_prob <- survfit(Surv(days, cens) ~ residuals)

# 绘制log-log图
plot(surv_prob, log="xy", xlab="Time", ylab="-log(Survival Probability)", main="CD40 Survival Probability")

在上面的例子中，我们首先使用residuals()函数计算模型的残差。然后，我们使用survfit()函数计算基于残差的生存概率。最后，我们使用plot()函数绘制log-log图，并且将x轴和y轴的刻度都转换为对数刻度。xlab和ylab参数用来添加x轴和y轴的标签，main参数用来添加图标题。

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蛋白质组学火山图log2 Fold Change (LogFC) 和 -log10的p-value (-log10 P-value)的R代码

在R语言中，制作蛋白质组学火山图通常会使用`ggplot2`包，这里是一个简单的例子，假设你已经有了一个包含`log2FoldChange`（LogFC）和`adj.P.Val`（调整后的p-value）的数据框（比如`protein_data`）:

# 首先安装需要的库，如果尚未安装
install.packages("ggplot2")
install.packages("tidyverse") # 包含dplyr等

# 加载所需的库
library(ggplot2)
library(tidyverse)

# 假设数据已经整理好，只保留感兴趣的列
volcano_data <- protein_data %>%
  select(log2FoldChange = log2FoldChange, p_value_adj = adj.P.Val) %>%
  mutate(-log10(p_value_adj)) 

# 设置颜色映射
color_pal <- scale_fill_gradient(low = "gray", high = "red", guide = FALSE)

# 创建火山图
volcano_plot <- ggplot(volcano_data, aes(x = -log10_p, y = log2FoldChange, fill = ifelse(log2FoldChange > 0, "upregulated", "downregulated"))) +
  geom_point(alpha = 0.75, size = 3) +
  labs(
    x = "-log10(Adjusted P-value)",
    y = "Log2 Fold Change",
    title = "Protein Expression Volcano Plot"
  ) +
  theme_minimal() +
  color_pal

# 显示火山图
volcano_plot

这只是一个基础版本，你可以根据需要添加网格线、标签、图例调整以及动态调整颜色阈值来更精细地定制你的火山图。

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