R语言也可以进行绘制多条曲线，将其绘制在一张图中说明问题。药物累计释放是我们常见的一种图，一般由两三条曲线构成，如下图所示

那么今天，我们来一起学习一下R语言如何进行药物曲线的绘制。

软件介绍

R

RStudio

教程介绍

1.首先我们准备好我们的数据，一般情况下，是通过HPLC检测完成后，计算出每个点对应的累计释放量，如下图所示：横坐标为时间，组别，以及每个组每个时间点平行的三个样品数据

2.首先我们加载需要的R包

library(tidyverse)
library(openxlsx)

3.读取数据（我这里是将数据放在了R指定的路径下）

release_data <- read.xlsx("药物释放.xlsx",sheet = 1,sep=" ")
release_data

4.一般作图都是均值±标准差/标准误，因此，我们需要计算均值和标准差或标准误，这里我们使用标准误

release_data <- release_data%>%
 mutate(mean=(Sample1+Sample2+Sample3)/3,
        se=sqrt(((Sample1-mean)^2+(Sample2-mean)^2+(Sample3-mean)^2)/(3-1))/sqrt(3))

5.开始使用ggplot2绘图

• 一般纵坐标都是百分制，因此将纵坐标mean乘以100，误差线ymin和ymax都乘以100

ggplot(release_data,aes(`Time (h)`,mean*100,colour=Group))+
 geom_line()+
 geom_point()+
 geom_errorbar(aes(ymin=(mean-se)*100,ymax=(mean+se)*100))

6.最后，我们将样式调一下就可以了

• scale_x_continuous()可以调节x轴间距，scale_y_continuous()可以调节y轴间距

• legend.position = c()可以调节legend的位置

• ylab()可以命名y轴的名称

ggplot(release_data,aes(`Time (h)`,mean*100,colour=Group))+
 geom_line()+
 geom_point()+
 geom_errorbar(aes(ymin=(mean-se)*100,ymax=(mean+se)*100))+
 scale_x_continuous(breaks = seq(0,50,by=5))+
 scale_y_continuous(limits=c(0,110),breaks = seq(0,100,by=20),expand = c(0,0))+
 theme(text=element_text(size=15),
       panel.background = element_rect(fill=NA),
       panel.border = element_rect(fill=NA,colour = "black",size = 1.5),
       legend.position = c(0.8,0.2))+
 ylab("Cumulative release of compound (%)")

7.最后我们再细微调整一下

• legend.title = element_blank()用来将原来的legend的标题移除

• legend.key = element_blank()用于将legend的标签的背景移除

• scale_color_discrete(limits=c("High concentration", "Middle concentration", "Low concentration")用于将三个标签进行排序

ggplot(release_data,aes(`Time (h)`,mean*100,colour=Group))+
 geom_line(size=1)+
 geom_point(size=2)+
 geom_errorbar(aes(ymin=(mean-se)*100,ymax=(mean+se)*100),size=1)+
 scale_x_continuous(breaks = seq(0,50,by=5))+
 scale_y_continuous(limits=c(0,110),breaks = seq(0,100,by=20),expand = c(0,0))+
 theme(text=element_text(size=15),
       panel.background = element_rect(fill=NA),
       panel.border = element_rect(fill=NA,colour = "black",size = 1.5),
       legend.position = c(0.8,0.2))+
 ylab("Cumulative release of compound (%)")+
 theme(legend.title = element_blank(),
       legend.key = element_blank())+
 scale_color_discrete(limits=c("High concentration",
                               "Middle concentration",
                               "Low concentration"))

8.一幅图就做好了，赶紧来学习吧