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本期教程 小杜的生信笔记自2021年11月开始做的知识分享主要内容是R语言绘图教程、转录组上游分析、转录组下游分析等内容。凡事在社群同学可免费获得自2021年11月份至今全部教程教程配备事例数据和相关代码我们会持续更新中。 往期教程部分内容 绘图教程
导入所需R包
if (!require(ggplot2)) install.packages(ggplot2); library(ggplot2)
if (!require(DESeq2)) install.packages(DESeq2); library(DESeq2)
if (!require(biomaRt)) install.packages(biomaRt); library(biomaRt)
if (!require(GEOquery)) install.packages(GEOquery); library(GEOquery)
if (!require(vsn)) install.packages(vsn); library(vsn)
if (!require(pheatmap)) install.packages(pheatmap); library(pheatmap)导入数据
cts - read.csv(Input.data.csv,header T, row.names 1)差异分析
##分组
sample_type gsub(.*P7ma,Quiescent,gsub(.*P6ma,Cycling,colnames(cts)));
coldata data.frame(row.namescolnames(cts), phenotype sample_type ); #DESeq2差异分析
ddsMF - DESeqDataSetFromMatrix(countData cts, colData coldata, design ~ phenotype)
ddsMF - DESeq(ddsMF)
resultsNames(ddsMF) #get normalized counts标准化数据
nds - DESeqTransform( SummarizedExperiment(log2(counts(ddsMF, normalizedTRUE) 1), colDatacolData(ddsMF)) ) # this gives log2(norm_cts 1)
vsd - vst(ddsMF, blindFALSE) # variance stabilization创建data.frame数据矩阵
quiescent rownames(coldata)[coldata$phenotypeQuiescent]
cycling rownames(coldata)[coldata$phenotypeCycling]
data_cts_mets_avg data.frame(quiescentrowMeans(assay(vsd)[, quiescent],na.rmT),cyclingrowMeans(assay(vsd)[, cycling],na.rmT))绘图
##显著性差异基因
upCQ resCQ[!is.na(resCQ$padj) resCQ$padj 0.1 resCQ$log2FoldChange 1,]
dwCQ resCQ[!is.na(resCQ$padj) resCQ$padj 0.1 resCQ$log2FoldChange -1,]
dim(upCQ)
dim(dwCQ)plot(data_cts_mets_avg$quiescent, data_cts_mets_avg$cycling, pch20, xlabmRNA expression quiescent cells (Normalized counts), ylabmRNA expression cycling cells (Normalized counts),cex.lab1.3,colrgb(0.6,0.6,0.6,0.5));
abline(0,1,lty2,colblack);
points(data_cts_mets_avg[rownames(upCQ),quiescent], data_cts_mets_avg[rownames(upCQ),cycling],pch20,colcolors()[c(35)])
points(data_cts_mets_avg[rownames(dwCQ),quiescent], data_cts_mets_avg[rownames(dwCQ),cycling],pch20,colcolors()[c(125)])
legend(topleft,legendc(Up in Cycling,Down in Cycling),colcolors()[c(35,125)],pch20,inset0.01,btyn,cex1.2)若我们的教程对你有所帮助请点赞收藏转发这是对我们最大的支持。 差异基因散点图绘制教程
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