Graph.Rmd

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title: "Rmarkdown Report"
author: "AMC Subinterns"
date: "2016-08-11"
output:
  html_document:
    df_print: paged
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, warning = FALSE, message = FALSE)
library(knitr)
library(tidyverse)

# setwd("D:/Subintern/WNL")
```

## 2016 Summer

- 서브인턴 어지안, 이종희 선생님
- 한성필 작성

```{r}
PKRaw <- read.csv("data-raw/assay/Drug_X_PK.csv", stringsAsFactors = FALSE)

DosePK <- PKRaw %>% 
  select(ID, DV, GENE, Drug, TIME) %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(RankDV = min_rank(desc(DV))) %>% 
  filter(RankDV == 1) %>% 
  select(ID, Tmax = TIME, Cmax = DV, GENE, Drug) %>% 
  group_by(Drug) %>% 
  summarise(Tmax.Median = median(Tmax), Cmax.Mean = mean(Cmax))

# -> this result will be used to draw plot.

kable(DosePK)
```

위 표는 Dose에 따른 T~max~와 C~max~를 정리한 것입니다.

$$
\mathbf{V}_1 \times \mathbf{V}_2 =  \begin{vmatrix}
\mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\
\frac{\partial X}{\partial u} &  \frac{\partial Y}{\partial u} & 0 \\
\frac{\partial X}{\partial v} &  \frac{\partial Y}{\partial v} & 0
\end{vmatrix}  
$$


## 그림 그리기

지금부터는 위에서 작업한 자료를 이용하여 그림을 그려보겠습니다.

```{r}
TidyDosePK <- gather(DosePK, key = PARAMETER, VALUE, Tmax.Median:Cmax.Mean)

ggplot(TidyDosePK, aes(x = Drug, y = VALUE, color = PARAMETER)) +
  geom_point() +
  geom_line()
```

용량이 증가할 때 C~max~의 평균은 증가하며, T~max~ 중앙값은 큰 변화가 없는 것을 알 수 있습니다.

```{r}
TidyPK <- 
  read.csv("data-raw/wnl/Xproject_Final Parameters Pivoted.csv") %>% 
  gather(WNLPARAMTER, WNLVALUE, -ID)

ggplot(TidyPK, aes(x = ID, y = WNLVALUE, color = WNLPARAMTER)) +
  geom_point() +
  geom_line()
```