我有一些非常大的文件，其中包含基因组位置（位置）和相应的群体遗传统计数据（值）。我已成功绘制这些值，并希望对前 5%（蓝色）和 1%（红色）值进行颜色编码。我想知道在 R 中是否有一种简单的方法可以做到这一点。
我已经尝试编写一个定义分位数的函数，但是，其中许多分位数最终不是唯一的，从而导致函数失败。我也研究过 stat_quantile 但只成功地使用它来绘制一条标记 95% 和 99% 的线（其中一些线是对角线，这对我来说没有任何意义。）（抱歉，我是新手右）
任何帮助将非常感激。
这是我的代码：（文件非常大）
########Combine data from multiple files
fst <- rbind(data.frame(key="a1-a3", position=a1.3$V2, value=a1.3$V3), data.frame(key="a1-a2", position=a1.2$V2, value=a1.2$V3), data.frame(key="a2-a3", position=a2.3$V2, value=a2.3$V3), data.frame(key="b1-b2", position=b1.2$V2, value=b1.2$V3), data.frame(key="c1-c2", position=c1.2$V2, value=c1.2$V3))
########the plot
theme_set(theme_bw(base_size = 16))
p1 <- ggplot(fst, aes(x=position, y=value)) +
geom_point() +
facet_wrap(~key) +
ylab("Fst") +
xlab("Genomic Position (Mb)") +
scale_x_continuous(breaks=c(1e+06, 2e+06, 3e+06, 4e+06), labels=c("1", "2", "3", "4")) +
scale_y_continuous(limits=c(0,1)) +
theme(plot.background = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
legend.position="none",
legend.title = element_blank()
)
p1
您可以通过合并来更优雅地实现这一点quantile and cut进入aes色彩表达。例如col=cut(d,quantile(d))在这个例子中：
d = as.vector(round(abs(10 * sapply(1:4, function(n)rnorm(20, mean=n, sd=.6)))))
ggplot(data=NULL, aes(x=1:length(d), y=d, col=cut(d,quantile(d)))) +
geom_point(size=5) + scale_colour_manual(values=rainbow(5))
我还为漂亮的传说标签有人可能会觉得方便。