スキップしてメイン コンテンツに移動

ggplot2 は The Grammar of Graphics の実装

ggplot2 はほかの R パッケージにくらべて不思議な実装になっています。これには理論的な背景がちゃんとあります。そのあたりを勉強しながら tweet したものを集めました。

The grammar of graphics と オブジェクト指向グラフシステム



  • 14:18 ggplot2が不自由なのでちゃんと勉強するわ... #
  • 15:13 ggplot2 は「グラフはオブジェクト指向で書けるよ」と言った Wilkinson, L.: The Grammar of Graphics の実装なのか。グラフの表現は composite pattern っぽいし、レイヤーを重ねていくところは builder っぽい。 #
  • 15:18 Grammar of Graphics では、Object oriented graph system (OOGS) を提案している。OOGSでは、グラフ作成には specification, assembly, display の3つのステージがある、とする #

  • 15:23 グラフというのは(写真やビデオ)のような自然画像と違い、少ないルールの組み合わせから構成されている。これを指定するのが specification というステップ。 #
  • 15:26 グラフ自体がグラフの組み合わせで構成されている場合もある。グラフのコンポーネント(あるいはレイヤー)を組み立てるステップが assembly #
  • 15:27 グラフを display や画像、ビデオなどに出力するステップが display となる #
  • 15:29 ggplot2 の場合は、assembly のステップが builder pattern のようにオブジェクトを + 演算子で加えていく部分になる。display の部分は単に print() になるんだね。 #



グラフを specification するルールとは



  • 15:33 さて、グラフにおいて、specification すべきルールってなに? って話になる。The grammar of graphics では 6つの statement から構成される、としている。 #
  • 15:33 ここでミーティングの時間になってしまったので続きはあとで... #
  • 19:26 ミーティングおわた #
  • 19:36 specification の 6つの statement とは data, variable transformation, scale transformation, coordinate system, element, guide のこと #
  • 19:40 data はそのまんま、描画するためのデータのこと。 #
  • 19:50 データをプロットするために bin をとってサマライズしたり、ランクのデータに変換したりする必要があるが、この部分が variable transformation の部分です。 #
  • 19:50 ggplot2 の実装では statistical transformation と呼ばれていて、stat_hoge のアレがそうですね #
  • 19:52 scale transformation は単にログスケールにするとかそういう話 #
  • 20:06 coordinate system もまんまですね、極とかデカルトとかそういうこと #
  • 20:07 element ってのはグラフの種類やみための話で、ggplot2 でいう、geometric object に対応するはず。geom_hoge っていうアレですね #
  • 20:09 guide は軸とかレジェンドとかそういうやつ #

  • 20:11 以上のように、ggplot2 は The grammar of graphics の実装になっているわけです #

  • 20:18 ggplot2 を使うにあたって、The grammar of graphics 以外に知っておくべきこととして、データの mapping ぐらいかな? aes を使って軸にデータフレームのどのカラムを使うのかを指定する必要があります。 #



ggplot2の実装について



  • 20:25 str(ggplot()) するとオブジェクトの中身がだいたい The grammar of graphics で言っているような感じになっていますね #
  • 20:29 ggplot2 の具体的な話にはいる。qplot がお手軽総称関数で、これでプロットしておくとさっきの6つの statement をいいかんじにしてくれる。よって、The grammar of graphics とか知らなくてもいい。やたー #
  • 20:31 でも、色々細かいことを指定して、かっちょいーグラフを書くには The grammar of graphics を理解して、ggplot() を使わなきゃ。 #
  • 20:37 ggplot() を使うにしても、便利な geom_hoge() と stat_hoge() いうメソッドがあるので完全に一から組み立てる必要はない。GoF の デザパタで言うところの builder pattern っぽい感じですね #
  • 20:52 このあたりの話ってもう誰かブログに書いてたりすんだっけ? > ggplot2 #
  • 20:59 ggplot2 は S3 な Prototype object-based programming で書かれていますね... #
  • 21:02 Prototype object-based programming はよーわからんのよ、おいら #
  • 21:15 ソースみると、geom_.r というトップレベルのクラスがあってこれには draw method がある。いわゆる template method pattern みたいな感じで、geom-abline.r で draw() が定義されいてるわけか #
  • 21:20 stat_hoge() に関しても stat_.r の calculate() とか calculate_groups() を stat_hoge.r で定義すると。 #
  • 21:26 なんかいろいろなところ作った statement を plot.r のなかで構造体としてまとめる。+ で ggplot オブジェクトを加えていけるのは、plot-construction.r がミソか #
  • 21:30 plot.r で作られた ggplot オブジェクトは最終的に、plot-render.r に渡されて grid.draw {grid} で描画される #
  • 21:30 うん、これで ggplot2 はわかったね、みんな! #
  • 21:33 そして ggplot2 は pure R で実装されているのであった。そりゃ遅いさ。 #
  • 21:47 ggplot2 がゲシュタルト崩壊してきたのでそろそろ自重 #
  • 21:53 @ma_ko いや、プログラムのファイル名が "-" でメソッド名が "_" なのよ #
  • 21:54 一箇所、たしかにまちがっているところあるな #
  • 21:56 @ma_ko The grammar of graphics は Google Books でさっき読んだ bit.ly/7RW59X #



参考書籍:



結局、両方買っちゃいました。
ラベル:

コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ

FASTQ/A file からシーケンスアダプター配列やプライマー配列を除くためのプログラムをまとめてみる。 まず、配列の除去には大別して2つの方向性がある。ひとつは、アダプター配列を含む「リード」を除いてしまう方法。もうひとつは除きたい配列をリードからトリムする方法である。後者のほうが有効リードが増えるメリットが、綺麗に除ききれない場合は、ゲノムへのマップ率が下がる。 気をつける点としては、アダプター/プライマーの reverse complement を検索するかどうか。paired end の際には大事になる。クオリティでトリムできるものや、Paired-end を考慮するものなどもある。アダプター/プライマー配列の文字列を引数として直接入力するものと、multi fasta 形式で指定できるももある。 From Evernote: シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ TagDust http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/nexalign-1.3.5.tgz http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/21/2839.full インストール: curl -O http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/tagdust.tgztar zxvf tagdust.tgz cd tagdust/ make sudo make install rehash 使いかた: tagdust adapter.fasta input.fastq -fdr 0.05 -o output.clean.fastq -a output.artifactual.fastq 解説: 入出力形式は fastq/a が使える。リード全体を除く。速い。アダプター配列を fasta 形式で入力できるのが地味に便利で、これに対応しているものがなかなかない。Muth–Manber algorithm (Approximate multiple
2 件のコメント
続きを読む

ChIP-seq の Peak calling tool を集めたよ

ほかにもあったら教えてください。プログラム/プロジェクト名がツールのプロジェクトサイトへのリンク。その論文タイトルは論文へのリンクになっています。 ツール名の50音順です。 CCCT -  A signal–noise model for significance analysis of ChIP-seq with negative control , chipdiff と同じグループ CisGenome -  CisGenome: An integrated software system for analyzing ChIP-chip and ChIP-seq data . ChromSig -  ChromaSig: a probabilistic approach to finding common chromatin signatures in the human genome. ChIPDiff -  An HMM approach to genome-wide identification of differential histone modification sites from ChIP-seq data ChIP-Seq Analysis Server FindPeaks -  FindPeaks 3.1: a tool for identifying areas of enrichment from massively parallel short-read sequencing technology. Version 4.0 is out. GLITR -  Extracting transcription factor targets from ChIP-Seq data HPeak -  HPeak: an HMM-based algorithm for defining read-enriched regions in ChIP-Seq data MACS -  Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS). PeakSeq -  PeakSeq enables systematic scoring of ChIP-seq experimen
コメントを投稿
続きを読む

ふりかえり

2013年4月に独立して7年目が終わろうとしている。ざっくりこれまでの研究を振り返る。 2013年から2017年の4年はフルスタックのゲノム科学、ゲノムインフォのラボを立ち上げることに集中していた。しかも人様が作った技術のユーザとして研究するのではなく、新しい技術を開発できるラボを目指した。ウェットの開発については、ドライのPIであっても本物を創りたいと考えたので世界最強や唯一の技術を目指した。特に1細胞ゲノム科学に注力した。そのためにまずグラントを取り仲間を集め技術を作った。幸いウェットは元同僚を中心に、ドライはドクター新卒の優秀な人材に囲まれた。並行して開発した実験やデータ解析技術を応用するため、データ生産や共同研究を支えるチームも作った。 2015年ぐらいからドライの論文が少しずつ出始め、2018年にはウェットのフラッグシップとなる技術RamDA-seqとQuartz-Seq2の2つ出版された。2021年1月現在、これらはそれぞれ世界唯一と世界最高性能の2冠である。これが達成できた大きな理由のひとつは、反応原理を徹底的に理解し制御するというチームやそのメンバーの特性にある。ここは世界最高レベルだと確信している。 2017-2018年はラボの移転がありウェットの開発や実験が大きく停滞した。その間ドライのチームががんばってくれて2019-2020年にはドライ研究の収穫の時期がきた。またRamDA-seqの試薬キット化・装置化、Quartz-Seq2とそのデータ解析技術での起業、実験試薬や道具の上市など社会実装の年でもあった。実験が少なくなった分、ウェットのメンバーの解析技術がかなり向上した時期でもある。これはウェットとドライがうまくコミュニケーションできる証拠でもある。 2019-2020年はウェット技術のフラッグシップを駆使した共同研究がいくつか花咲いた。主に「再生医療分野」への応用と「細胞ゆらぎと転写制御の謎」に迫る基礎的なテーマが対象で、もともと1細胞ゲノム科学を始めたときに目標としたものだった。 並行してゲノムデータの科学計算環境のインフラ開発に注力してきた。beowulf型PCクラスタからクラウドの移行やハイブリッド化、DevOpsによる自動構築、ワークフロー言語の導入、動的レポート生成などの導入・開発を行いこれらを日常的に使うラボになった。これらはNI
コメントを投稿
続きを読む