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Ggplot2 line的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
Ggplot2 line的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Chang, Winston寫的 R Graphics Cookbook: Practical Recipes for Visualizing Data 可以從中找到所需的評價。
另外網站How to Use geom_smooth in R - Sharp Sight也說明：A simple example of a ggplot2 scatterplot, with a smooth trend line added over the. By default, the trend line that's added is a LOESS ...
國立陽明交通大學 分子醫學與生物工程研究所 廖光文、蘇昱誠所指導 黃筱萱的 以新式演算法探討頭頸癌主要機制並發現治療標靶 （2020），提出Ggplot2 line關鍵因素是什麼，來自於頭頸鱗狀細胞癌、治療、E2F1、JUNB、TFRC。
而第二篇論文國立中興大學 森林學系所 曾喜育、黃俞菱所指導 林鼎宸的 雪山雪東線土生大型真菌之物種多樣性與環境之關係 （2020），提出因為有 大型真菌、物種累積曲線、土生大型真菌物候、PCoA、雪霸國家公園的重點而找出了 Ggplot2 line的解答。
最後網站Data visualization with ggplot2 - Data Carpentry則補充：geom_line() for trend lines, time series, etc. To add a geom to the plot use + operator. Because we have two continuous variables, let's use ...
R Graphics Cookbook: Practical Recipes for Visualizing Data
為了解決Ggplot2 line 的問題，作者Chang, Winston 這樣論述：
This O'Reilly cookbook provides more than 150 recipes to help scientists, engineers, programmers, and data analysts generate high-quality graphs quickly--without having to comb through all the details of R's graphing systems. Each recipe tackles a specific problem with a solution you can apply to
your own project and includes a discussion of how and why the recipe works.Most of the recipes in this second edition use the updated version of the ggplot2 package, a powerful and flexible way to make graphs in R. You'll also find expanded content about the visual design of graphics. If you have a
t least a basic understanding of the R language, you're ready to get started with this easy-to-use reference.Use R's default graphics for quick exploration of dataCreate a variety of bar graphs, line graphs, and scatter plotsSummarize data distributions with histograms, density curves, box plots, an
d moreProvide annotations to help viewers interpret dataControl the overall appearance of graphicsExplore options for using colors in plotsCreate network graphs, heat maps, and 3D scatter plotsGet your data into shape using packages from the tidyverse
Ggplot2 line進入發燒排行的影片
แสดงการสร้างกราฟเส้นและแท่ง พร้อมกับเส้นค่าเฉลี่ย โดยใช้ geom_hline
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การสร้างกราฟด้วย ggplot2 ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFEu7flht1Fv_gsT2mizgPW
สอนการสร้างกราฟด้วยโปรแกรม R เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEvw9bN_Q8nRdDUPyaSymqM
วิเคราะห์ข้อมูลด้วย R ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFYFj7oWadDNklkveS6tFIo
สอนการใช้โปรแกรม R เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGSiUGzdWbjxIkZqEO-O6qZ
สอนการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา R เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GF6qjrRuZFSHdnBXD2KVICp
สอน R สำหรับ Data Science ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGat89RT9NMjW7sqFz84XSk
สอนการใช้ dplyr package ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEsJv4E4QmrBkdyax2IgRQG
สอนการใช้ tidyr package ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFL9f4LpDa0zrh-rqzF3xdN
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以新式演算法探討頭頸癌主要機制並發現治療標靶
為了解決Ggplot2 line 的問題，作者黃筱萱 這樣論述：
頭頸癌為世界上第六大癌症，其中90%的頭頸癌病人屬於鱗狀細胞癌。而在這之中，又有80-100%的頭頸鱗狀細胞癌病人的EGFR基因是不正常高表達的，因此抗EGFR的抗體藥（如：Cetuximab）常被使用於治療頭頸鱗狀細胞癌病人。然而病人的存活率常因抗藥性而不如預期，所以本研究希望可以透過生物資訊的演算找出頭頸鱗狀細胞癌病人的可能主要傳遞路徑以及潛在的治療標靶。基於病人的腫瘤樣本RNA表現量做運算，將所有基因以演算法TAPINTO計算取得各自的量化分數，之後藉由GSEA找出在頭頸鱗狀細胞癌病人中顯著的傳遞路徑。在計算高度訊息路徑通路的作用點後，最終可得到12個高度活化與表達的基因。為了進一步得
到訊息路徑中的直接調控因子，統計了12個基因下游的轉錄因子，以及頭頸鱗狀細胞癌中所有轉錄因子的表現量。最終我們可以得到E2F1和JUNB這兩個在頭頸鱗狀細胞癌病人中主要的調控樞紐。經過分析預測，E2F1和JUNB主要調控頭頸鱗狀細胞癌細胞的增生，以MTT實驗驗證，可以發現E2F1和JUNB的抑制劑確實可以抑制FaDu細胞株的生長。接著，進一步尋找在治療頭頸鱗狀細胞癌之抗體標靶。經過計算後發現TFRC受E2F1和JUNB同時調控。TFRC主要調控功能為促進細胞的生長與轉移。在之前的研究中也發現TFRC在多個癌症中有異常的高表達，包括乳癌、胰腺癌、肺癌、肝癌等。因此，我們認為TFRC可以做為治療頭
頸鱗狀細胞癌病人的潛在標靶。如上所述，於頭頸鱗狀細胞癌病人訊息傳遞路徑中，E2F1和JUNB為主要調控樞紐，且 TFRC受E2F1和JUNB調控，高表達於頭頸鱗狀細胞癌病人中。因此E2F1、JUNB和TFRC可作為潛在的治療標靶。
雪山雪東線土生大型真菌之物種多樣性與環境之關係
為了解決Ggplot2 line 的問題，作者林鼎宸 這樣論述：
大型真菌由於容易收集與量化，常供做探討真菌組成、多樣性與生態系關係之研究，且臺灣高山的大型真菌研究相對較少，本研究於雪山雪東線步道沿線進行土生大型真菌資源清單普查，建立可鑑定物種之基本外觀描述、出菇物候紀錄等基礎資料；透過不同長度的取樣資料以及物種累積曲線的建立，以了解物種取樣的完整性，並提供雪山地區單位取樣長度或面積之參考；另一方面，藉由比較不同植群和海拔高度的物種多樣性以及群落結構，了解不同植群組成、海拔高度與土生大型真菌多樣性之間的關係。本研究調查範圍自步道里程0 (2,140 m) 至9.8 km (3,584 m) 的雪山圈谷底之森林界限為止，以全線、系統 (25 m) 及系統隨機
(5 m) 等3種取樣方式於步道路緣約1 m內取樣成熟且子實體 >1 cm的土生大型真菌，記錄外觀特徵與採集資訊後，進行鑑定並依鑑定結果進行物種描述及統計分析。研究調查自2019至2020年共採集704份標本，以形態觀察法依外觀形態鑑定共分成328個形態種，其中已確認物種共211種，分屬10目22科42屬，餘117種未能分類歸群。科層級的形態種多樣性以紅菇科48種最多，依次為絲膜菌科37種、牛肝菌目34種、鵝膏科23種等。研究期間子實體之產季自5月開始，至10-11月結束，非產季期間未觀察到子實體的產生；物種累積曲線在兩年的調查中逐漸趨緩，整體之物種面積曲線仍未趨緩，且2019年上升速度較2
020年快。不同取樣長度所得之物種豐富度具有顯著差異，當取樣長度在100 m以下時，25 m的取樣長度在物種豐富度上即具有代表性。本研究將全線16個植群型做為分組的物種面積曲線迴歸線配適度低；2020年外生菌根菌宿主優勢植群型下的大型真菌豐富度表現差異不大。多數海拔梯度、植群分組之大型真菌子實體Shannon多樣性指數與均勻度指數無顯著差異，僅臺灣冷杉 - 苔蘚亞型與部分植群間多樣性具有顯著差異。不同海拔、年度及植群間的物種相似度皆低，PCoA排序顯示大型真菌群落在不同植群中的隨海拔或路段轉換，真正原因仍有待後續研究。另外，薑黃柄鵝膏相似種、牛肝菌sp02和黏蓋乳牛肝菌的多產會影響單一樣區均勻
度的表現。本研究發現虎皮乳牛肝菌可能有新的潛在宿主，但仍需更多實驗進行驗證。目前已鑑定物種，除黃地匙菌及彈性馬鞍菌為子囊菌門外，其餘皆為擔子菌門，約82%的形態種為外生菌根菌，且本研究區域的外生菌根菌群落具有超額占用的現象，推測是因步道沿線為外生菌根菌提供足量且多樣化的宿主，使菌根菌比例較腐生菌高，或步道沿線的腐植質較少所致。相較於過去雪山的研究，重複的物種多為世界廣布性物種，持續的觀察，有助於物種資源清單的完整。本研究目前已建立99個型態種之基本外觀描述，儘管本研究區土生大型真菌物種的取樣仍不完整，但提供了100 m以下的取樣參考；而大型真菌之群落組成隨海拔或路段轉換的原因有待研究。