绘制火山图出现图片上有两条白线，怀疑是数据清理时出现错误

在绘制火山图的时候，出的图有两条白线，怀疑是数据清洗过程的时候造成的，但不知道具体是哪里出现了问题。下面附有输出的火山图以及代码。

datasub<-subset(data,data$SCI_7d_2>1|data$SCI_7d_1>1|data$SCI_7d_3>1|data$SCI_7d_4>1|data$SCI_7d_5>1|data$C57_2>1|data$C57_1>1|data$C57_3>1|data$C57_4>1|data$C57_5>1)
datasub[datasub==0] = NA
datasub[is.na(datasub)] <- 1
以上三行是使用的清理数据的代码，因为有些样本的测序值都为0，想请教这一步是否有问题以及正确的操作是什么。

> library(ggrepel)
> library(ggplot2)
> data<-read.table("DEG.xls",sep="\t",row.names=1,header=T,check.names=F)
> datasub<-subset(data,data$SCI_7d_2>1|data$SCI_7d_1>1|data$SCI_7d_3>1|data$SCI_7d_4>1|data$SCI_7d_5>1|data$C57_2>1|data$C57_1>1|data$C57_3>1|data$C57_4>1|data$C57_5>1)
> datasub[datasub==0] = NA
> datasub[is.na(datasub)] <- 1
> logFC_t =1
> datasub$change = as.factor(ifelse(datasub$pvalue < 0.05 & abs(datasub$log2FoldChange) > logFC_t,
+                               ifelse(datasub$log2FoldChange > logFC_t ,'UP','DOWN'),'STABLE'))
> datasub$symbol <- rownames(datasub)
> datasub$label <- ifelse(datasub$pvalue < 0.00001 & abs(datasub$log2FoldChange) >= 5,DEG$symbol,"") 
> ggplot(datasub, aes(x=log2FoldChange, y=-log10(pvalue),color=change)) + 
+     geom_point(alpha=0.4, size=2) + 
+     theme_classic() + 
+     xlab("log2 fold change") +
+     ylab("-log10 p-value") +
+     theme(plot.title = element_text(size=15,hjust = 0.5)) + 
+     scale_color_manual(values = c("#4393C3","#00000033","#FC4E2A")) +
+     geom_hline(yintercept = -log10(0.05), lty = 2) +
+     geom_vline(xintercept = c(-logFC_t, logFC_t), lty = 2) +
+     geom_label_repel(data = datasub, aes(label = label),
+                      size = 3,box.padding = unit(0.5, "lines"),
+                      point.padding = unit(0.8, "lines"),
+                      segment.color = "black",
+                      show.legend = FALSE, max.overlaps = 10000)
> dev.off()

可以考虑修改这两行代码，将 [datasub==0] = NA 和 [is.na(datasub)] <- 1 改为 [datasub==0] = 1 和 [is.na(datasub)] <- 0。这样就可以将所有值为0的单元格替换为1，而不是NA。

1.在这段代码中，您首先使用了 subset() 函数来选择一些行，然后使用了一个行内选择器来检查哪些行符合条件。这是正确的做法。

2.接下来，您将所有等于 0 的值赋值为 NA，并将所有 NA 值赋值为 1。这可能是为了防止数据中出现 0 的情况，因为在绘制火山图时，0 可能会导致图中出现奇怪的白色区域。

3.然而，将所有等于 0 的值赋值为 NA，并将所有 NA 值赋值为 1 可能不是最好的做法。更好的方法可能是，仅将 0 值赋值为 NA，然后在绘制火山图时使用 na.rm=TRUE 参数来忽略 NA 值。这样，您就可以保留 0 值，并使用它们来绘制火山图。

4.总的来说，建议您尝试使用 na.rm=TRUE 参数来绘制火山图，这可能会得到更准确的结果。

从代码中可以看出，是将所有值为 0 的数据赋值为 NA，并将所有 NA 值赋值为 1。这样会导致所有值为 0 的数据被替换成 1，从而可能会影响分析的准确性。

如果希望保留所有值为 0 的数据，可以将这一步改为以下代码：

datasub[is.na(datasub)] <- 0

这样就可以将所有 NA 值赋值为 0，而不会更改原来的 0 值。

此外还可以试试使用 complete.cases() 函数来删除包含 NA 值的行。

datasub <- datasub[complete.cases(datasub), ]

这将只保留完整的数据行，而不包含 NA 值的行。
仅供参考，望采纳，谢谢。

您的数据清理代码看起来没有问题。具体来说，第一行中的subset函数可以提取出满足特定条件的数据子集，然后第二行中的代码将值为0的单元格替换为NA，最后第三行的代码将NA值替换为1。

在这种情况下，这样做的目的是将值为0的单元格视为缺失值，并将它们替换为1。这样做可以在绘制火山图时避免出现计算误差。

至于白线的问题，这可能是由于数据中缺失值导致的。您可以使用函数is.na()来检查数据中是否存在缺失值。如果您发现数据中存在缺失值，您可以使用na.omit()函数将它们删除，或者使用其他方法来处理它们。

例如，您可以使用函数mean()计算数据的平均值，然后使用函数is.na()和ifelse()来检查数据中的缺失值，并将其替换为平均值。

此外，您还可以使用函数complete.cases()来查找并删除所有包含缺失值的行。

最后，您还可以使用impute包中的函数来处理缺失值，例如impute_mean()或impute_median()。

希望这些建议能帮助您解决问

在第三行代码中，你使用了 is.na() 函数将NA值替换为1，这样会导致所有符合条件的值都被替换为1，而不只是等于0的值。这可能是导致火山图上出现两条白线的原因。

正确的操作应该是：只将等于0的值替换为NA值，而不是将所有NA值替换为1。您可以使用如下代码替换第三行代码：

datasub[datasub==0] = NA

这样只会替换等于0的值，而不会影响其它值。