如何在 reshape2::melt 之后保留 'long' 数据中的值分组？

Question

我正在使用 R 包 reshape 的 melt 函数，并生成一个双条形图（并排）来显示几十个物种的两种不同类型的遗传保护的值。

我可以在 "wide" 时订购此列表，例如arrange(species.table, desc(miR), species):

...            species       miR      snoR
1                  Cow 1.0000000 0.9925373
2                Sheep 1.0000000 0.9925373
3                  Cat 0.9967914 1.0000000
4                  Dog 0.9967914 1.0000000
5                Panda 0.9967914 1.0000000
6     White_rhinoceros 0.9967914 1.0000000
7               Alpaca 0.9775401 0.9626866
8           Guinea_Pig 0.9775401 0.9776119
9                 Pika 0.9775401 0.9626866
10                 Rat 0.9775401 0.9776119
11               Mouse 0.9358289 0.9701493
12               Horse 0.9294118 0.9726368
13                 Pig 0.9294118 0.9726368
14     Chinese_Hamster 0.9155080 0.9527363
...

但是广泛的数据表明两种保护类型在不同的品系上，将物种分开。我怎样才能得到列表中的物种 'paired'，而不是例如：

...            species variable     value
1                  Cat     snoR 1.0000000
2                  Cow      miR 1.0000000
3                  Dog     snoR 1.0000000
4                Panda     snoR 1.0000000
5                Sheep      miR 1.0000000
6     White_rhinoceros     snoR 1.0000000
7                  Cat      miR 0.9967914
8                  Dog      miR 0.9967914
9                Panda      miR 0.9967914
10    White_rhinoceros      miR 0.9967914
11                 Cow     snoR 0.9925373
12               Sheep     snoR 0.9925373
13            Elephant     snoR 0.9875622
14              Rabbit     snoR 0.9875622
15               Shrew     snoR 0.9875622
16              Tenrec     snoR 0.9875622
17          Guinea_Pig     snoR 0.9776119
18                 Rat     snoR 0.9776119
...

我的直觉是......我必须逐行融化数据才能实现这一点，并将生成的行对与 rbind（或一些更有效的非基础 R 等价物）连接起来。有没有更合法的内置方法来做到这一点？即让融化的数据知道我想要一个逐个物种的列表并保持相同的物种相邻？

例如更像是：

...            species variable     value
1                  Cow      miR 1.0000000
2                  Cow     snoR 0.9925373
3                  Dog     snoR 1.0000000
4                  Dog      miR 0.9967914
5                Panda     snoR 1.0000000
6                Panda      miR 0.9967914
7                Sheep      miR 1.0000000
8                Sheep     snoR 0.9925373
9     White_rhinoceros      miR 0.9967914
10    White_rhinoceros     snoR 1.0000000
...

Answer 1

从你的广泛数据开始，我想你想对每个物种的两个表达值的总和进行排序：

library(dplyr)
library(tidyr)
dat %>% mutate(new = miR + snoR) %>%
        gather(type, expression, -species, -new) %>%
        arrange(desc(new), species, type) %>%
        select(-new)

            species type expression
1               Cat  miR  0.9967914
2               Cat snoR  1.0000000
3               Dog  miR  0.9967914
4               Dog snoR  1.0000000
5             Panda  miR  0.9967914
6             Panda snoR  1.0000000
7  White_rhinoceros  miR  0.9967914
8  White_rhinoceros snoR  1.0000000
9               Cow  miR  1.0000000
10              Cow snoR  0.9925373
11            Sheep  miR  1.0000000
12            Sheep snoR  0.9925373
13       Guinea_Pig  miR  0.9775401
14       Guinea_Pig snoR  0.9776119

如何在 reshape2::melt 之后保留 'long' 数据中的值分组？

How to retain grouping of values in 'long' data after reshape2::melt?

r

reshape2