Точечная диаграмма по всем группам для длинного фрейма данных

Один из способов начать с длинного формата — выполнить самообъединение длинных данных, чтобы получить все комбинации двух экспериментов в каждой строке:

df %>%
    tidyr::gather(experiment, value, -names) %>%
    mutate(log2.value=log2(value)) %>%
    inner_join(., ., by=c("names")) %>% 
    ggplot(aes(log2.value.x, log2.value.y)) + geom_point() + facet_grid(experiment.y ~ experiment.x)

Обновлено: чтобы избежать построения избыточных экспериментальных пар, вы можете сделать:

df %>%
    tidyr::gather(experiment, value, -names) %>%
    mutate(log2.value=log2(value)) %>% inner_join(., ., by=c("names")) %>% 
    filter(experiment.x < experiment.y) %>% 
    ggplot(aes(log2.value.x, log2.value.y)) + geom_point() + facet_wrap(~experiment.y + experiment.x)

Это, вероятно, не то, что вам нужно, но если цель состоит в том, чтобы изучить шаблон корреляции между каждой переменной, вы можете рассмотреть ggpairs из пакета GGally. Он предоставляет не только графики рассеяния, но также показатель корреляции и распределение.

library(GGally)

ggpairs(df[, c("a", "b", "c")])

Это действительно интересно, потому что на самом деле это сложнее, чем кажется на первый взгляд. Одна вещь, которая бросается в глаза, — это получение пар экспериментов уникальный — кажется, что вы хотите a против b, но не обязательно также b против a. Для этого вам понадобится уникальный набор экспериментальных пар.

Сначала я пытался работать с вашими gathered данными, но понял, что может быть проще начать с широкой версии. Возьмите названия экспериментов из названий столбцов — вы можете сделать это несколькими способами, но я просто взял строки, которые не являются "names", — и получите их комбинации. Я склеил их вместе, чтобы с ними было немного легче работать.

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

df <- data.frame(
  names=letters,
  a=1:26,
  b=1:13,
  c=11:36
) %>%
  as_tibble()

exp <- stringr::str_subset(names(df), "names", negate = T)

pairs <- combn(exp, 2, paste, simplify = F, collapse = ",") %>%
  unlist()
pairs
#> [1] "a,b" "a,c" "b,c"

Затем для каждой пары извлеките связанные имена столбцов, выполните небольшую уборку, чтобы выбрать эти столбцы, выполните преобразование log2, которое у вас было. Мне пришлось пойти в обход, чтобы переименовать столбцы, чтобы я мог сослаться на них — я думаю, что это не обязательно, но я не смог заставить свой tideval работать внутри ggplotaes. У кого-то еще может быть идея по этому поводу. Затем сделайте свой график и соответствующим образом пометьте оси и название. Это оставляет вас со списком из 3 участков.

plots <- purrr::map(pairs, function(pair) {
  cols <- strsplit(pair, split = ",", fixed = T)[[1]]
  df %>%
    select(names, !!cols[1], !!cols[2]) %>%
    mutate_at(vars(-names), log2) %>%
    rename(exp1 = !!cols[1], exp2 = !!cols[2]) %>%
    ggplot(aes(x = exp1, y = exp2)) +
      geom_point() +
      labs(x = cols[1], y = cols[2], title = pair)
})

Используйте свой метод выбора, чтобы соединить графики так, как вы хотите. Я пошел с cowplot, но мне также нравится упаковка patchwork.

cowplot::plot_grid(plotlist = plots, nrow = 1)

Вы можете начать с создания всех комбинаций с помощью combn, а затем продолжить:

library(purrr)

t(combn(names(df)[-1], 2)) %>% ## get all combinations  
   as.data.frame(stringsAsFactors = FALSE) %>% 
   mutate(l = paste(V1, V2, sep = " vs. ")) %>%
   pmap_dfr(function(V1, V2, l) 
     df %>% 
       select(one_of(c(V1, V2))) %>% ## select the elements given by the combination
       mutate_all(log2) %>%
       setNames(c("x", "y")) %>%
       mutate(experiment = l)) %>%
   ggplot(aes(x, y)) + geom_point() + facet_wrap(~experiment)