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这是我现在的画图脚本，我原来是通过热图肉眼来判断是否有影响的，但是作为科研论文这不好下结论，需要在此...

Created on: March 29, 2025

Answered using O1 Pro by Chat01

Question

这是我现在的画图脚本，我原来是通过热图肉眼来判断是否有影响的，但是作为科研论文这不好下结论，需要在此基础上进行优化，要在我原有画图的脚本基础上进行更改，我的数据格式已经固定,现在的脚本不能通过统计学来判断样本间是否存在差异，需要增加统计学的判断依据，尽可能简单直白，优先考虑生命科学常用的方法，两个样本间是否存在差异,dataframe中的['db1_ratio']和['db2_ratio']一个是野生型一个是突变体，现在有一些突变体肉眼看均匀的分布在对角线上，不知道是否是真的没影响还是与野生型比增加或减少，我需要你给我增加一些有说服力的参考客观进行评判，避免主观臆断：
def plot_cleavage_ratio(data1,lable1):
x = data1['db2_ratio']
y = data1['db1_ratio']
xy = np.vstack([x,y])
z = gaussian_kde(xy)(xy)
idx = z.argsort()
x, y, z = x.iloc[idx], y.iloc[idx], z[idx]
plt.xlabel(lable1)
ax = plt.gca()
plt.plot([0, 1], [0, 1], ls='--', color='#555555')
#ax.plot(0.164179,0.280000, marker='*',color='w',markersize=5)
xticks = np.array([0.00,0.25,0.5,0.75,1.00])
plt.xticks(xticks)
scatter = ax.scatter(x,y,marker='o',c=z,s=5,cmap="RdYlBu_r",label='LST')
divider = make_axes_locatable(ax)

cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)

cbar = fig.colorbar(scatter, cax=cax, label='Density')

text
sns.despine(top=True, right=True)
return ax

我原来是用下面脚本调用我原有的画图函数的，现在我应该如何修改来调用你更新的函数：plt.figure(figsize=(12, 12))
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.3,hspace=0.3)
plt.subplot(4,4,1)

plot_cleavage_ratio(fy_rep2_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')

plt.subplot(4,4,2)

plot_cleavage_ratio(cpsf30_rep2_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')

plt.subplot(4,4,3)

plot_cleavage_ratio(fip1_rep2_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')

plt.subplot(4,4,4)

plot_cleavage_ratio(esp5_rep2_cleavage,'')
#plt.xticks(color='w')
#plt.yticks(color='w')

plt.subplot(4,4,5)

plot_cleavage_ratio(fpa_rep1_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')
plt.subplot(4,4,6)

plot_cleavage_ratio(fca_rep2_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')
plt.subplot(4,4,7)

plot_cleavage_ratio(paps1_rep2_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')

plt.subplot(4,4,8)

plot_cleavage_ratio(paps24_rep2_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')
plt.subplot(4,4,9)

plot_cleavage_ratio(cstf64_rep2_cleavage,'')

#plt.xticks(color='w')
#plt.yticks(color='w')
plt.subplot(4,4,10)

plot_cleavage_ratio(cstf77_rep2_cleavage,'')
#plt.xticks(color='w')
#plt.yticks(color='w')

plt.subplot(4,4,11)
plot_cleavage_ratio(pcfs4_rep2_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')
plt.subplot(4,4,12)

plot_cleavage_ratio(bdr123_rep2_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')
plt.subplot(4,4,13)

plot_cleavage_ratio(ssu72_rep2_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')
plt.subplot(4,4,14)

plot_cleavage_ratio(xrn3_rep2_GB_cleavage,'')
#plt.yticks(color='w')
#plt.xticks(color='w')

sns.despine(top=True, right=True)

Thought

Refining visualization

OK, let me see. The user's script currently uses heat maps for visual impact assessment. For scientific conclusions, integrating statistical analysis is crucial, considering the fixed data format.

Integrating statistical insights

The user's heat map script for visual impact assessment needs enhancement. Integrating statistical analysis into this process is essential, especially given the fixed data format.

Reasoned for a couple of seconds

Warning: Maybe intelligence degradation, would not consume credits.

Answer

为了改进您的原始画图脚本，加入统计学的分析，来判断野生型（db1_ratio）和突变体（db2_ratio）之间是否存在显著差异，我们可以使用常见的统计方法，如t检验（用于比较两个独立样本的均值差异）。在您的案例中，t检验会比较db1_ratio和db2_ratio的均值是否存在显著性差异。

我们将修改您的绘图函数，增加t检验的步骤，并将其结果在图中进行展示。具体步骤如下：

修改后的代码

  1. 增加 t 检验的计算：我们将在绘图函数内计算db1_ratio和db2_ratio的t检验结果。
  2. 展示统计结果：可以将t检验的p值添加到图中，作为是否存在显著性差异的参考。
  3. 简化和优化代码：将绘图函数和统计分析结合，保持代码简洁且高效。

以下是修改后的代码：

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.stats import ttest_ind
from scipy.stats import gaussian_kde
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import make_axes_locatable

# 修改后的绘图函数
def plot_cleavage_ratio(data1, label1):
    # 提取数据
    x = data1['db2_ratio']
    y = data1['db1_ratio']
    
    # 计算 t 检验，判断两组数据是否显著不同
    t_stat, p_value = ttest_ind(x, y)
    
    # 绘制核密度估计
    xy = np.vstack([x, y])
    z = gaussian_kde(xy)(xy)
    idx = z.argsort()
    x, y, z = x.iloc[idx], y.iloc[idx], z[idx]
    
    # 绘制散点图
    plt.xlabel(label1)
    ax = plt.gca()
    plt.plot([0, 1], [0, 1], ls='--', color='#555555')
    
    # 设置 x 轴的刻度
    xticks = np.array([0.00, 0.25, 0.5, 0.75, 1.00])
    plt.xticks(xticks)
    
    # 绘制颜色编码的散点图
    scatter = ax.scatter(x, y, marker='o', c=z, s=5, cmap="RdYlBu_r", label='LST')

    # 绘制色条
    divider = make_axes_locatable(ax)
    cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)
    cbar = plt.colorbar(scatter, cax=cax, label='Density')

    # 显示 t 检验结果，p值可以作为显著性参考
    ax.text(0.5, 0.95, f't-test p-value: {p_value:.4f}', ha='center', va='top', 
            transform=ax.transAxes, fontsize=12, color='black', weight='bold')

    # 去除图像的顶部和右侧边框
    sns.despine(top=True, right=True)

    # 返回轴对象，方便布局调整
    return ax


# 更新后的绘图函数调用
plt.figure(figsize=(12, 12))
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.3, hspace=0.3)

# 在每个子图上调用新的函数进行绘图
plt.subplot(4, 4, 1)
plot_cleavage_ratio(fy_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 2)
plot_cleavage_ratio(cpsf30_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 3)
plot_cleavage_ratio(fip1_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 4)
plot_cleavage_ratio(esp5_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 5)
plot_cleavage_ratio(fpa_rep1_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 6)
plot_cleavage_ratio(fca_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 7)
plot_cleavage_ratio(paps1_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 8)
plot_cleavage_ratio(paps24_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 9)
plot_cleavage_ratio(cstf64_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 10)
plot_cleavage_ratio(cstf77_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 11)
plot_cleavage_ratio(pcfs4_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 12)
plot_cleavage_ratio(bdr123_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 13)
plot_cleavage_ratio(ssu72_rep2_cleavage, '')

plt.subplot(4, 4, 14)
plot_cleavage_ratio(xrn3_rep2_GB_cleavage, '')

# 去除整个图形的顶部和右侧边框
sns.despine(top=True, right=True)

主要改动：

  1. t检验计算：在绘图函数内添加了ttest_ind(x, y)来进行两组数据（db1_ratio和db2_ratio）是否存在显著差异。
  2. 在图中添加t检验结果：通过ax.text将p_value添加到图中，便于观察是否存在显著差异。如果p值小于0.05，通常认为存在显著差异。
  3. 绘制结果：保持了您原有的散点图和密度图，只是增加了统计结果。

调用说明：

  • 现在您可以直接调用新的plot_cleavage_ratio函数来绘制每个子图，且每个子图上会显示t检验的p值，从而为判断是否存在显著差异提供依据。

结果解读：

  • p值：如果p值小于0.05，通常认为两组数据之间存在显著差异。反之，p值大于0.05则表示两组数据之间没有显著差异。

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