R 배워보기-번외편: R로 standard curve 그리기

https://blog.naver.com/pokemonms/222606583751

Bradford assay

Bradford assay는 단백질의 무게를 확인하기 위해 진행하는 실험이다. Bradford assay용 시약을 섞고 OD595를 재면 되는데, 그러기 위해서 Standard curve가 필요하다. 일정한 무게의 단백질(BSA; Bovine serum albumin)을 용해한 다음 Bradford assay용 시약을 섞고 OD595를 측정하고, 

이런 식으로 standard curve를 그린다. 이게 없으면 OD595를 재도 무게가 어느 정도인지 모른다. 

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실험수업을 듣는 제육쌈밥(대짱이)군, 이번 주 실험 주제는 Bradford assay였다. standard curve를 그리고 미지 시료의 단백질 농도까지 정량하는 게 이번 과제였다. 그런데 양을 측정하려면 먼저 standard curve를 그리고, 선형 회귀분석을 통해(엑셀에서는 추세선) R^2와 일차식을 구해야 하지 않겠는가? 하지만 제육쌈밥군의 컴퓨터는 리눅스였고, 하필 그날따라 리브레오피스가 버벅거리는 것이었다. (이거 생각보다 버벅거림) 

그리고 이걸로도 어떻게든 되겠지, 하면서 제육쌈밥군은 R을 켰다. 

근데 왜 이름이 제육쌈밥이죠 아니 그냥 그게 생각나서요 이름 진짜 막 지으시네 

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그래프 그리기 전단계

> library(ggplot2)
> setwd('/home/koreanraichu/')

어디가요 ggplot2 불러야지 

setwd는 working directory 설정하는건데, 본인은 저기에 파일이 있어서 저기로 고정해두고 쓴다. 고정 안 해두면 '/home/koreanraichu/파일.csv'로 열어야 하지만, 고정하게 되면 '파일명.csv' 한방이면 끝. 

 

> data=read.csv('bradford.csv')
> data
  BSA OD595_1 OD595_2 OD595_3
1   0   0.001   0.000   0.000
2  10   0.005   0.006   0.004
3  50   0.035   0.030   0.027
4 100   0.050   0.051   0.055
5 200   0.089   0.091   0.095

불러서 일단 평균부터 구해야 한다. 

 

> data$AVR=rowMeans(data[,c('OD595_1','OD595_2','OD595_3')])
> data
  BSA OD595_1 OD595_2 OD595_3          AVR
1   0   0.001   0.000   0.000 0.0003333333
2  10   0.005   0.006   0.004 0.0050000000
3  50   0.035   0.030   0.027 0.0306666667
4 100   0.050   0.051   0.055 0.0520000000
5 200   0.089   0.091   0.095 0.0916666667

(마른세수)

 

> data$AVR=round(rowMeans(data[,c('OD595_1','OD595_2','OD595_3')]),3)
> data
  BSA OD595_1 OD595_2 OD595_3   AVR
1   0   0.001   0.000   0.000 0.000
2  10   0.005   0.006   0.004 0.005
3  50   0.035   0.030   0.027 0.031
4 100   0.050   0.051   0.055 0.052
5 200   0.089   0.091   0.095 0.092

(대충 개비스콘 아저씨 편안 짤)

 

꺾은선그래프

> ggplot(data=data,aes(x=BSA,y=AVR,group=1))+geom_line()

씁 근데 색이 좀 그래... 

 

> ggplot(data=data,aes(x=BSA,y=AVR,group=1))+geom_line(colour="#939597")

아 얼티메이트 그레이는 킹정이죠 

 

이모 여기 추세선 1인분! 

> ggplot(data=data,aes(x=BSA,y=AVR,group=1))+geom_line(colour="#939597")+geom_smooth(method=lm,se=FALSE)
`geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

method=lm으로 하면 직선형이 나온다. 아무튼 그렸으면 봅시다... 

 

> ggplot(data=data,aes(x=BSA,y=AVR,group=1))+geom_line(colour="#939597")+geom_smooth(method=lm,se=FALSE,colour="#000000")
`geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

뭐야 이거 왜 돼요 

 

추세선 식과 R^2

> summary(lm(AVR~BSA,data))

Call:
lm(formula = AVR ~ BSA, data = data)

Residuals:
        1         2         3         4         5 
-0.002969 -0.002556  0.005093  0.003154 -0.002723 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 2.969e-03  2.776e-03   1.069 0.363366    
BSA         4.588e-04  2.707e-05  16.948 0.000447 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.004421 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9897,	Adjusted R-squared:  0.9862 
F-statistic: 287.2 on 1 and 3 DF,  p-value: 0.0004474

BSA가 X축, Intercept는 절편(Y절편)이다. R^2는 Multiple R-squared에 있다. 

 

> 4.588e-04
[1] 0.0004588
> 2.969e-03
[1] 0.002969

표시형식 왜저래요... 아무튼 이 추세선의 식은 y=0.0004588x+0.002969 되시겠다. 

 

> ggplot(data=data,aes(x=BSA,y=AVR,group=1))+geom_line(colour="#939597")+geom_smooth(method=lm,se=FALSE,colour="#000000")+geom_text(x=100,y=0.08,label="y=0.0004588x+0.002969")+geom_text(x=100,y=0.077,label="R^2=0.9897")
`geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

그래프에 넣을거면 geom_text()를 쓰자. ...아니 자꾸 점으로 읽어... 

 

축 제목과 그래프 제목

여기까지 다 그린 제육쌈밥군. 됐다! 하고 그래프를 저장하고 R을 끄려다가 생각해보니, 축 제목이 좀 그렇다? 

 

> ggplot(data=data,aes(x=BSA,y=AVR,group=1))+geom_line(colour="#939597")+geom_smooth(method=lm,se=FALSE,colour="#000000")+geom_text(x=100,y=0.08,label="y=0.0004588x+0.002969")+geom_text(x=100,y=0.077,label="R^2=0.9897")+xlab("BSA conc. (ug/ul)")+ylab("OD 595")+ggtitle("Standard curve")
`geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

축 제목을 바꿔주고 그래프 제목을 추가했다.