8 つの遺伝子のセットについて、3 つの異なる方法のパフォーマンスとカバレッジのデータがあります。両方の測定値を同時に表示したいと思います。私はy軸にパフォーマンスをプロットし、カバレッジをscale_colour_gradientとしてプロットすることを考えていました.
そしてデータ：
GENES P1 P2 P3 coverage1 coverage2 coverage3
gene1 0.520 0.43 0.68 0.826 1.000 0.84
gene2 0.410 0.48 0.91 0.911 1.000 0.96
gene3 0.240 0.65 0.82 0.833 1.000 0.95
gene4 0.470 0.535 0.81 0.853 1.000 0.77
gene5 0.590 0.677 0.84 0.813 1.000 0.89
gene6 0.370 0.55 0.54 0.753 1.000 0.82
gene7 0.420 0.56 0.78 0.867 1.000 0.91
gene8 0.550 0.638 0.76 0.830 1.000 0.83
誰かがそれを行う方法についてのガイドラインを教えてもらえますか? プロットごとに 1 つのスケール グラデーションの例を見たことがありますが、このようなものは見つかりませんでした。この 2 つの次元の情報を同時に表現する他のアイデアを知っていますか?
ありがとう。
EDIT：@Jimbou私は似たようなことを試しましたが、期待したことはしませんでした： を使用してデータをフォーマットし、melt混乱を避けるためにcolnamesを変更してプロットしました：
colnames(d1) <- c("GENES", "performer", "performances","coverager","coverages")
ggplot(d1,aes(GENES, fill=performer, alpha=coverager)) + geom_bar(aes(weight=performances), position ="dodge")
しかし、これは同じではありません