如何在 R 中用散点图找到细胞的倍增时间？

Question

我正在尝试使用散点图计算细胞的倍增时间。这是我的数据框

df = data.frame("x" = 1:5, "y" = c(246, 667, 1715, 4867, 11694))

并且我使用这段代码绘制了这个数据框

plot(df$x, df$y, xlab = "days", ylab = "cells mL -1")

有谁知道如何使用图表计算这些细胞的倍增时间？倍增时间的等式是 (ln(2)/rate constant)

Answer 1

您可以绘制点以显示指数上升，然后通过将 log2 应用于 y 值来线性化函数。有了它，您可以绘制并进行线性拟合：

 df = data.frame("x" = 1:5, "y" = c(246, 667, 1715, 4867, 11694))
 plot(df)  # plot not displayed
 plot(df$x, log2(df$y))
 abline(lm(log2(y)~x,df))

 lm(log2(y)~x,df)
#-------------------
Call:
lm(formula = log2(y) ~ x, data = df)

Coefficients:
(Intercept)            x  
      6.563        1.401    #the x-coefficient is the slope of the line
#---------------------

log(2)/1.4

#[1] 0.4951051

检查原始图（未显示的图，看起来确实是对倍增时间的合理估计。如果这恰好是家庭作业问题，请务必引用此帖子。

如果我的任务是使用原始图形，请先手工绘制一条指数曲线。然后我会在 y= 2000 和 y=4000 处绘制两条水平线，然后从它们与曲线的交点处放下垂直线并读出水平方向上 x 值的差异 axis.That 就是我上面评论的意思我 "checked" 的 log2/x-coef 感性值。

Answer 2

您可以通过相应地缩放 y 轴来可视化 ggplot2 的恒定变化率：

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(broom)
library(scales)

df = data.frame("x" = 1:5, "y" = c(246, 667, 1715, 4867, 11694))

fit <- lm(data = df, log2(y) ~ x)
tidy_fit <- tidy(fit) %>% 
  mutate(x = 3, y = 2048)

ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  scale_y_continuous(name = "log2(y)", 
                     trans = 'log2', 
                     breaks = trans_breaks("log2", function(x) 2^x),
                     labels = trans_format("log2", math_format(2^.x))) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  geom_text(tidy_fit,
            mapping = aes(
              x = x,
              y = y,
              label = paste0("log2(y) = ", round(estimate[1], 2), " + ", round(estimate[2], 2), "x",
                             "\n", "Doubling Time: ", round(1 / tidy_fit$estimate[2], 2), " Days")
            ),
            nudge_x = -1,
            nudge_y = 0.5,
            hjust = 0)

^{由 reprex package (v0.3.0)}

于 2020-02-03 创建

Answer 3

绘制 log2(y) 与 x 抑制 Y 轴以便我们可以构建一个更好的。我们还略微改进了 Y 轴标签。然后用axis做一个漂亮的坐标轴，计算倍增时间。请注意，如果速率常数是 log(y) ~ x 回归线的斜率，则问题中倍增时间的公式有效，但如果我们使用回归 log2(y) ~ x，即 log2 而不是 log，则正确公式只是 1/斜率。我们在下面展示两者。

plot(df$x, log2(df$y), xlab = "days", ylab = "cells/mL", yaxt = "n")
s <- 1:round(log2(max(df$y)))
axis(2, s, parse(text = sprintf("2^%d", s)))

fm <- lm(log2(y) ~ x, df)
abline(fm)

doubling.time <- 1/coef(fm)[[2]]
doubling.time
## [1] 0.7138163

log(2)/coef(lm(log(y) ~ x, df))[[2]] # same
## [1] 0.7138163

legend("topleft", paste("doubling time:", round(doubling.time, 3), "days"), bty = "n")

如何在 R 中用散点图找到细胞的倍增时间？

How to find doubling time of cells with scatterplot in R?

r

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