В биологии мы часто хотим построить кривые доза-ответ. Пакет R 'drc' действительно полезен, и базовая графика может легко обрабатывать 'модели drm'. Тем не менее, я хотел бы добавить свои кривые drm в ggplot2.

Мой набор данных:

 library("drc")
 library("reshape2")
 library("ggplot2")
 demo=structure(list(X = c(0, 1e-08, 3e-08, 1e-07, 3e-07, 1e-06, 3e-06, 
 1e-05, 3e-05, 1e-04, 3e-04), Y1 = c(0, 1, 12, 19, 28, 32, 35, 
 39, NA, 39, NA), Y2 = c(0, 0, 10, 18, 30, 35, 41, 43, NA, 43, 
 NA), Y3 = c(0, 4, 15, 22, 28, 35, 38, 44, NA, 44, NA)), .Names = c("X", 
"Y1", "Y2", "Y3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -11L
))

Использование базовой графики:

plot(drm(data = reshape2::melt(demo,id.vars = "X"),value~X,fct=LL.4(),na.action = na.omit),type="bars")

дает хороший 4-х параметрический график зависимости от дозы.

Пытаясь построить такой же сюжет в ggplot2, я наткнулся на 2 вопроса.

Нет прямого способа добавить кривую модели drm. Мне нужно переписать 4-PL как функцию и добавить ее в виде stat_function, что по меньшей мере громоздко.

ggplot(reshape2::melt(demo,id.vars = "X"),aes(X,value)) + 
  geom_point() + 
  stat_function(fun = function(x){
    drm_y=function(x, drm){
      coef(drm)[2]+((coef(drm)[3]-coef(drm)[2])/(1+exp((coef(drm)[1]*(log(x)-log(coef(drm)[4]))))))
    }
+ drm_y(x,drm = drm(data = reshape2::melt(demo,id.vars = "X"), value~X, fct=LL.4(), na.action = na.omit))
 })

Если этого недостаточно, то работает, только если scale_x непрерывно. Если я хочу добавитьscale_x_log10(), Я получил:Warning message: In log(x): NaNs produced.

Я понимаю чтоlog10(0) = -Inf но есть способы справиться с этим. Либо (как в случае plot.drc) значение x = 0 изображено на оси x, по существу, как 1/100 от преднизчайшего значения x. (demo$X[which.min(demo$X)+1]/100) или как в GraphPad Prism, 0 полностью исключены из кривой доза-ответ.

Мои вопросы:

Есть ли способ построения моделей drm непосредственно в ggplot2?

Как связать набор данных с соответствующим набором кривых 4-PL, чтобы они отображались в одном цвете?