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1、【R高级教程】专题二:差异表达基因的分析应学生及个别博友的要求,尽管专业博文点击率和反应均很差,但在去SanDiego参加PAG会议之前,还是抽时间给出【R高级教程】的第二专题。专题一给出了聚类分析的示例,本专题主要谈在表达谱芯片分析中如何利用Bioconductor鉴定差异表达基因。 鉴定差异表达基因是表达谱芯片分析pipeline中必须的分析步骤。差异表达基因分析是根据表型协变量(分类变量)鉴定组间差异表达,它属于监督性分类的一种。在鉴定差异表达基因以前,一般需要对表达值实施非特异性过滤(在机器学习框架下属于非监督性分类),因为适当的非特异性过滤可以提高差异表达基因的检出率、甚
2、至是功效。R分析差异表达基因的library有很多,但目前运用最广泛的Bioconductor包是limma。 本专题示例依然来自GEO数据库中检索号为GSE11787的Affymetrix芯片的数据,数据介绍参阅专题一。>library(limma)>design<-model.matrix(~-1+factor(c(1,1,1,2,2,2))) 这个是根据芯片试验设计,对表型协变量的水平进行design,比如本例中共有6张芯片,前3张为control对照组,后3张芯片为实验处理组,用1表示对照组,用2表示处理组。其他试验设计同理,比如2*2的因子设计试验,如果每个水
3、平技术重复3次,那么可以表示为:design<-model.matrix(~-1+factor(c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4)))。接上面的程序语句继续:locatedintheTomb,DongShenJiabang,deferthenextdayfocusedontheassassination.Linping,Zhejiang,1ofwhichliquorwinemasters(WuzhensaidinformationisCarpenter),whogotAfewbayonets,duetomissedfatal,whennightcame>colnames(de
4、sign)<-c("control","LPS") >fit<-lmFit(eset2,design) >contrast.matrix<-makeContrasts(control-LPS,levels=design) >fit<-eBayes(fit) >fit2<-contrasts.fit(fit,contrast.matrix) >fit2<-eBayes(fit2) >results<-decideTests(fit2,method="global",adjust.method="BH",p.value=0.01,lfc=1.5)>summary(results)>vennCoun
5、ts(results)>vennDiagram(results)locatedintheTomb,DongShenJiabang,deferthenextdayfocusedontheassassination.Linping,Zhejiang,1ofwhichliquorwinemasters(WuzhensaidinformationisCarpenter),whogotAfewbayonets,duetomissedfatal,whennightcame 比较遗憾的是,目前limma自带的venn作图函数不能做超过3维的高维venn图,只能画出3个圆圈的venn图,即只能同
6、时对三个coef进行venn作图。上面的venn图只有一个coef,太简单了。下面是一个由本实验室芯片数据得出的三个coef的venn图例:>heatDiagram(results,fit2$coef) 红色为control中(与LPS相比)的高表达基因,绿色为control中(与LPS相比)的低表达基因,x轴的数字表示差异表达基因在eset2中所处的位置。locatedintheTomb,DongShenJiabang,deferthenextdayfocusedontheassassination.Linping,Zhejiang,1ofwhichliquorwinemaste
7、rs(WuzhensaidinformationisCarpenter),whogotAfewbayonets,duetomissedfatal,whennightcame>x<-topTable(fit2,coef=1,number=10000,adjust.method="BH",sort.by="B",resort.by="M")>write.table(x,file="limma.xls"