Traitement et Analyse Informatiques de Données Biologiques (STAT0077)


TP 3: Graphique et data.frame

Prof. Patrick E. Meyer

Version 2.0

Graphique simple

A l'aide des fonctions data(),pairs(), plot(), lines(),
title(), pdf() et dev.off()
Charger le dataset CO2 et
  1. Visualisez graphiquement les relations entre toutes les paires de variables parmi $Type, $Treatment,$conc et $uptake.
  2. Dans le graphique obtenu, choisissez la paire de variables qui semble la plus pertinente et re-dessinez ce graphique avec la fonction plot.
  3. Ajoutez, en pointillé vert, la diagonale du graphique, ainsi qu'un titre (en noir) ayant du sens.
  4. Sauvez le graphique dans un fichier .pdf et vérifiez le résultat obtenu dans le fichier spécifié.

Dataframe

A l'aide des fonctions write.table(), read.table(), intersect(), which() et which.max()
Charger le dataset CO2 et
  1. Écrire un code R qui écrit le contenu du dataset CO2, avec des points virgules comme séparateur et des virgules pour les décimales, dans un fichier nommé mondataset.txt.
  2. Charger le dataset mondataset.txt dans une variable mydata avec les noms de lignes et colonnes adéquatement formatés (identique à CO2).
  3. Écrire un code R qui compte le nombre de plantes provenant du Quebec qui ont, une absorption en $CO_2$ supérieur à 35 ( $\frac{\mu mol}{m^2.sec}$), et qui n'ont pas été refroidie dans la nuit qui précède la mesure.
  4. Écrire un code R qui retourne la plante (l'indice de la ligne) du dataset CO2 qui absorbe le plus de $CO_2$ lorsque la concentration en $CO_2$ dans l'atmosphère est la plus basse.
  5. Écrire un code R qui crée un vecteur contenant le maximum d'absorption atteint par chaque plante du dataset CO2 (utilisez une boucle implicite).

Graphique avancé

  1. Faites un barplot avec les minima et maxima d'absorption pour chaque type de plantes, mettez y des couleurs et titres appropriés.
  2. Créez une heatmap de la matrice construite avec les valeurs de $uptake, avec les lignes correspondantes aux différentes concentrations ($conc) et les colonnes correspondantes aux différentes plantes ($Plant).
  3. Combinez les graphiques en mettant côte à côte le nuage de points réalisé en début de séance (cf EX1.2) et le barplot (utilisez par(mfrow=)).

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