線圖是反映趨勢變化的一種方式，其輸入數據一般也是一個矩陣。
單線圖
假設有這么一個矩陣，第一列為轉錄起始位點及其上下游5 kb的區域，第二列為H3K27ac修飾在這些區域的豐度，想繪制一張線圖展示。
profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5"
讀入數據
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";")
# 在melt時保留位置信息
# melt格式是ggplot2畫圖最喜歡的格式
# 好好體會下這個格式，雖然多占用了不少空間，但是確實很方便
# 這里可以用 `xvariable`，也可以是其它字符串，但需要保證后面與這里的一致
# 因為這一列是要在X軸顯示，所以起名為`xvariable`。
profile_text$xvariable = rownames(profile_text)
library(ggplot2)
library(reshape2)
data_m <- melt(profile_text, id.vars=c("xvariable"))
data_m
xvariable variable value
1 -5000 H3K27ac 8.7
2 -4000 H3K27ac 8.4
3 -3000 H3K27ac 8.3
4 -2000 H3K27ac 7.2
5 -1000 H3K27ac 3.6
6 0 H3K27ac 3.6
7 1000 H3K27ac 7.1
8 2000 H3K27ac 8.2
9 3000 H3K27ac 8.4
10 4000 H3K27ac 8.5
11 5000 H3K27ac 8.5
然后開始畫圖，與畫heatmap一樣。
# variable和value為矩陣melt后的兩列的名字，內部變量, variable代表了點線的屬性，value代表對應的值。 p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value), color=variable) + geom_line() # 圖會存儲在當前目錄的Rplots.pdf文件中，如果用Rstudio，可以不運行dev.off() dev.off()
滿心期待一個倒鍾形曲線，結果出錯了。仔細看，出來一段提示
geom_path: Each group consists of only one observation.Do you need to adjust the group aesthetic?
原來默認ggplot2把每個點都視作了一個分組，什么都沒畫出來。而data_m中的數據都來源於一個分組H3K27ac，分組的名字為variable，修改下腳本，看看效果。
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value, color=variable, group=variable)) + geom_line() + theme(legend.position=c(0.1,0.9)) p
圖出來了，一條線，看一眼沒問題；再仔細看，不對了，怎么還不是倒鍾形，原來橫坐標錯位了。
檢查下數據格式
summary(data_m) xvariable variable Length:11 H3K27ac:11 Class :character Mode :character
問題來了，xvariable雖然看上去像數字，但存儲的實際是字符串 (因為是作為行名字讀取的)，需要轉換為數字。
data_m$xvariable <- as.numeric(data_m$xvariable) #再檢驗下 is.numeric(data_m$xvariable) [1] TRUE
好了，繼續畫圖。
# 注意斷行時，加號在行尾，不能放在行首
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) +
geom_line() + theme(legend.position=c(0.1,0.8))
p
圖終於出來了，調了下legend的位置，看上去有點意思了
有點難看，如果平滑下，會不會好一些，stat_smooth可以對繪制的線進行局部擬合。在不影響變化趨勢的情況下，可以使用 (但慎用)。
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) +
geom_line() + stat_smooth(method="auto", se=FALSE) +
theme(legend.position=c(0.1,0.8))
p
從圖中看，趨勢還是一致的，線條更優美了。另外一個方式是增加區間的數量，線也會好些，而且更真實。
stat_smooth和geom_line各繪制了一條線，只保留一條就好。
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) +
stat_smooth(method="auto", se=FALSE) + theme(legend.position=c(0.1,0.8))
p
好了，終於完成了單條線圖的繪制
多線圖
那么再來一個多線圖的例子吧，只要給之前的數據矩陣多加幾列就好了。
profile = "Pos;h3k27ac;ctcf;enhancer;h3k4me3;polII
-5000;8.7;10.7;11.7;10;8.3
-4000;8.4;10.8;11.8;9.8;7.8
-3000;8.3;10.5;12.2;9.4;7
-2000;7.2;10.9;12.7;8.4;4.8
-1000;3.6;8.5;12.8;4.8;1.3
0;3.6;8.5;13.4;5.2;1.5
1000;7.1;10.9;12.4;8.1;4.9
2000;8.2;10.7;12.4;9.5;7.7
3000;8.4;10.4;12;9.8;7.9
4000;8.5;10.6;11.7;9.7;8.2
5000;8.5;10.6;11.7;10;8.2"
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";")
profile_text$xvariable = rownames(profile_text)
data_m <- melt(profile_text, id.vars=c("xvariable"))
data_m$xvariable <- as.numeric(data_m$xvariable)
# 這里group=variable，而不是group=1 (如果上面你用的是1的話)
# variable和value為矩陣melt后的兩列的名字，內部變量, variable代表了點線的屬性，value代表對應的值。
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + stat_smooth(method="auto", se=FALSE) + theme(legend.position=c(0.85,0.2))
p
橫軸文本線圖
如果橫軸是文本，又該怎么調整順序呢？還記得之前熱圖旁的行或列的順序調整嗎？重新設置變量的factor水平就可以控制其順序。
profile = "Pos;h3k27ac;ctcf;enhancer;h3k4me3;polII
-5000;8.7;10.7;11.7;10;8.3
-4000;8.4;10.8;11.8;9.8;7.8
-3000;8.3;10.5;12.2;9.4;7
-2000;7.2;10.9;12.7;8.4;4.8
-1000;3.6;8.5;12.8;4.8;1.3
0;3.6;8.5;13.4;5.2;1.5
1000;7.1;10.9;12.4;8.1;4.9
2000;8.2;10.7;12.4;9.5;7.7
3000;8.4;10.4;12;9.8;7.9
4000;8.5;10.6;11.7;9.7;8.2
5000;8.5;10.6;11.7;10;8.2"
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";")
profile_text_rownames <- row.names(profile_text)
profile_text$xvariable = rownames(profile_text)
data_m <- melt(profile_text, id.vars=c("xvariable"))
# 就是這一句，會經常用到
data_m$xvariable <- factor(data_m$xvariable, levels=profile_text_rownames, ordered=T)
# geom_line設置線的粗細和透明度
p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + geom_line(size=1, alpha=0.9) + theme(legend.position=c(0.85,0.2)) + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1))
# stat_smooth
#p <- ggplot(data_m, aes(x=xvariable, y=value,color=variable,group=variable)) + stat_smooth(method="auto", se=FALSE) + theme(legend.position=c(0.85,0.2)) + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1))
p
比較下位置信息做為數字(前面的線圖)和位置信息橫軸的差別。當為數值時，ggplot2會選擇合適的幾個刻度做標記，當為文本時，會全部標記。另外文本橫軸，smooth效果不明顯
到此完成了線圖的基本繪制，雖然還可以，但還有不少需要提高的地方，比如在線圖上加一條或幾條垂線、加個水平線、修改X軸的標記(比如0換為TSS)、設置每條線的顏色等。