[R] 객체지향으로 함수 바꿔보기

R에서 객체 지향을 구현하는 방법

R6 패키지를 통해서 파이썬과 유사한 객체지향을 구현할 수 있다. 

 

 

적용할 코드 

 

[R/Phyloseq] Taxonomy bar plot에서 Phylum별로 Genus의 색을 바꿔 주는 함수

 

 

 

진짜 코드 뭣도 모르고 공부도 제대로 안 해봤을 때 막일 100%로 작성한 코드이다. 

너어어무 지저분한데 고칠 엄두가 나지 않았다. 

 

적용 이후 

예제 데이터 

사람의 손 양바닥, 혀, 장의 마이크로바이옴 데이터를 담고 있다 (Qiime2 moving-pictures data). Genus-level에서 Top 10에 해당하는 결과를 관찰해 보자.

 

다운로드

 

 

 

 

객체 지향을 고려한 코드 

# 필요한 라이브러리 로드
library(phyloseq)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(R6)
library(RColorBrewer)
library(rlang)



TaxProcess <- R6Class("TaxProcess",
  public = list(
    
    # 필요한 변수(field) 선언
    melt = NULL,
    taxa = NULL,
    top = NULL,
    color_list = NULL,
    final_color = NULL,
    processed_data = NULL,
  
    # class 안의 객체를 만들때 사용되는 initialize
    initialize = function(melt, taxa, top) {
      self$melt <- melt
      self$taxa <- taxa
      self$top <- top 
    },
    
    
    # 데이터 전 처리 
    process_data = function() {
      
      # Abundance 순으로 정렬
      Order <- tapply(self$melt$Abundance, self$melt[, self$taxa], sum) %>% sort(decreasing = TRUE)
      # Top N만 추출 
      Names <- names(Order[1:self$top])
      

      # Phylum 처리
      Top_p <- self$melt[self$melt[, self$taxa] %in% Names, "Phylum"] %>% unique()

      p_tax_table <-  self$melt[ self$melt[, self$taxa] %in% Names, c("Phylum", self$taxa)]  %>%
        .[!duplicated(.[ , self$taxa]),] 
        
      # Top N 을 제외한 taxa는 모두 etc 로 치환
      self$processed_data <- self$melt
      
      # Phylum 레벨에서 Other 처리 
      self$processed_data[!self$processed_data[, "Phylum"] %in% Top_p, "Phylum" ] <- "Other"
      self$processed_data[!self$processed_data[, "Phylum"] %in% Top_p, self$taxa] <- "Other"

      # Genus 와 Phylum정렬 
      if (self$taxa != "Species") {
        for (i in Top_p) {
          G <-p_tax_table[p_tax_table[, "Phylum"] == i, self$taxa]
          
          self$processed_data[self$processed_data[, "Phylum"] == i, self$taxa]
          
          
          
          self$processed_data[self$processed_data[, "Phylum"] == i & !self$processed_data[, self$taxa] %in% G, self$taxa] <- paste0(i, "_Other")
        }
        for (i in Top_p) {
          G <- p_tax_table[p_tax_table[, "Phylum"] == i, self$taxa]
          for (g in G) {
            self$processed_data[self$processed_data[, self$taxa] == g, self$taxa] <- paste0(i, "_", g)
          }
        }
      } else {
        for (i in Top_p) {
          G <- p_tax_table[p_tax_table[, "Phylum"] == i, self$taxa]
          self$processed_data[self$processed_data[, "Phylum"] == i & !self$processed_data[, self$taxa] %in% G, self$taxa] <- "Other"
          self$processed_data[self$processed_data[, "Phylum"] == i & !self$processed_data[, self$taxa] %in% G, "Phylum"] <- "Other"
        }
      }
    },
    Order_data = function(){
      # phylum level 
      table <- self$processed_data[self$processed_data[, "Phylum" ] %in% Top_p, c("Abundance", "Phylum", self$taxa)]
      p_order <- table %>%  .[,"Phylum" ]%>% unique
       
      self$processed_data[,"Phylum"]  <- factor(self$processed_data[,"Phylum" ],  levels = c(sort(p_order), "Other"))
        
      # Genus order
      table_2 <- table %>% dplyr::group_by_(.dots = "Phylum", self$taxa) %>%
        dplyr::summarise(sum.Abundance=sum(Abundance), .groups = 'drop') %>%
        as.data.frame() %>% 
        dplyr::arrange( -sum.Abundance)
      
      g_order <- table_2 %>% dplyr::arrange_("Phylum") %>% .[, self$taxa ]
      
      self$processed_data[ ,self$taxa] <- factor(self$processed_data[,self$taxa], levels = c(g_order, "Other"))
      self$processed_data[ ,self$taxa] %>% levels()
     return()
  
    },
    
    generate_colors = function() {
      table <- self$processed_data[c("Abundance", "Phylum", self$taxa)]

      table_3 <- table_2 %>%
        dplyr::arrange(-sum.Abundance) %>%
        dplyr::arrange_("Phylum") %>%
        dplyr::select_("Phylum", self$taxa)

      categories <- aggregate(as.formula(paste(self$taxa, "Phylum", sep = "~")), table_3, function(x) length(unique(x)))
      
      P_levels <- c("Firmicutes", as.vector(p_order[p_order != "Firmicutes"]), "Others")
      
      color_list.names <- categories[, "Phylum"]
      self$color_list <- vector("list", length(color_list.names))
      names(self$color_list) <- color_list.names

      ## 
      phylum_color_map <- list(
        Actinobacteria = "Reds",
        Firmicutes = "Blues",
        Bacteroidetes = "Purples",
        Proteobacteria = "Greens",
        Fusobacteria = "YlOrBr"
      )

      basic_p <- names(phylum_color_map)
      other_colors <- c("RdPu", "YlOrBr", "Spectral", "BrBG", "PuOr")
      other_p <- categories$Phylum[!categories$Phylum %in% basic_p]
      other_color_map <- setNames(other_colors[1:length(other_p)], other_p)

      phylum_color_map <- c(phylum_color_map, other_color_map)

      for (phylum in names(phylum_color_map)) {
        num_taxa <- categories[categories$Phylum == phylum, self$taxa]
        palette_name <- phylum_color_map[[phylum]]

        if (length(num_taxa) > 0) {
          self$color_list[[phylum]] <- get_palette_colors(palette_name, num_taxa)
        }
      }
      
      ## 
      self$color_list 
      
      
      color_vector <- unlist(self$color_list, use.names = FALSE)
      self$final_color <- c(color_vector, "#D3D3D3")
      return(self$final_color)
    },
    
    get_palette_colors = function(palette_name, num_taxa) {
      if (num_taxa == 1) {
        colors <- rev(brewer.pal(9, palette_name)[5])
      } else if (num_taxa == 2) {
        colors <- rev(brewer.pal(9, palette_name)[c(3, 7)])
      } else if (num_taxa >= 3 & num_taxa <= 9) {
        colors <- rev(brewer.pal(num_taxa, palette_name))
      } else {
        if (palette_name == "RdPu") {
          colors <- terrain.colors(num_taxa)
        } else if (palette_name == "Blues") {
          colors <- heat.colors(num_taxa)
        } else if (palette_name == "Purples") {
          colors <- cm.colors(num_taxa)
        } else if (palette_name == "Greens") {
          colors <- topo.colors(num_taxa)
        } else if (palette_name == "YlOrBr") {
          colors <- colorRampPalette(c("skyblue", "orange"))(num_taxa)
        } else {
          colors <- rainbow(num_taxa)
        }
      }
      return(colors)
    },

    
    
    # 샘플 순서 정렬
    sampleID_order_by_phylum = function(tax_level,tax, x_axis = "SampleID") {
      Order <- self$processed_data %>%
        data.frame() %>%
        dplyr::group_by(!!rlang::sym(x_axis)) %>%
        mutate(Abundance = Abundance / sum(Abundance)) %>%
        filter(!!rlang::sym(tax_level) == tax) %>%
        dplyr::group_by(!!rlang::sym(x_axis)) %>%
        dplyr::summarise(Abundance = sum(Abundance)) %>%
        dplyr::arrange(Abundance) %>%
        pull(!!rlang::sym(x_axis)) %>%
        as.character()
      
      self$processed_data[, x_axis] <- factor(self$processed_data[, x_axis], levels = Order)
      
      return(self)
    },

  
    # 출력
    get_result = function() {
      list(Final_color = self$final_color, data = self$processed_data)
    }
  )
)

 

 

실행 

# Example usage:
melt_data <- psmelt(ps.gn.rel)  # Replace with your actual melt data
taxa_level <- "Genus"  # Replace with your actual taxa level
top_n <- 20  # Replace with your actual top N value

# Create an object of the TaxProcess class
tax_process_obj <- TaxProcess$new(melt = melt_data, 
                                  taxa = taxa_level,
                                  top = top_n)


# Process data and generate colors
tax_process_obj$process_data()
tax_process_obj$Order_data()
tax_process_obj$generate_colors()


# Optionally order sample IDs by a specific Phylum
tax_process_obj$sampleID_order_by_phylum("Phylum", "Actinobacteria", "Sample")

# Get the result
result <- tax_process_obj$get_result()
print(result$Final_color)
print(result$data)



# Barplot 생성 및 커스터마이징
p <- ggplot(result$data, aes(x = Sample, y = Abundance, fill = Genus)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "stack") +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Phylum'", 
       x = "Sample", y = "Relative Abundance") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, hjust = 1),  # x축 라벨 각도 조정
        plot.title = element_text(hjust = 0.5),  # 제목 가운데 정렬
        legend.position = "right",  # 범례를 하단에 위치
        legend.title = element_blank()) +  # 범례 제목 제거
  scale_fill_manual(values = result$Final_color)   # 색상 팔레트 변경

print(p)

 

 

 

 

 

참고

- https://www.youtube.com/watch?v=HK4JkUN_Vhk

- 코드 수정은 ChatGPT 사용

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이번 학기에 들었던 파이썬 스터디를 통해 배웠던 객체 지향을 써먹어 보았다. 

에러확인이 어려울 것 같긴 한데, 생각보다 사용이 너어어어무 편하다. 

역시 쓰는 이유가 있었고낳