【生信技能树】GEO数据库挖掘 P6 5了解矩阵

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【生信技能树】GEO数据库挖掘 P6 5 了解你的表达矩阵

# 检查matrix表达量是否合适
# 载入内参基因的表达量，看是否与相应的基因名相统一
# GAPDH 以及 ACTB（b-actin的基因名）是常用的内参
# 转换exprset的rownames为基因名
rownames(exprSet)=ids[match(rownames(exprSet),ids$probe_id),2]


# 检查matrix表达量是否合适
# 载入内参基因的表达量，看是否与相应的基因名相统一
# GAPDH 以及 ACTB（b-actin的基因名）是常用的内参
# 转换exprset的rownames为基因名
rownames(exprSet)=ids[match(rownames(exprSet),ids$probe_id),2]

后续检查样本是否正常表达一些基因。

【方法1】用GAPDH和ACTB基因作为阳性参照，看是否表达量正常。（应保守的高表达）

【方法2】用melt将样本变成纵列后，重命名以及予以分组信息，使用ggplot2看基因表达量的分布。

# 检查1，常见基因表达量，确定管家基因是否弄错
exprSet['GAPDH',]
exprSet['ACTB',]
# 检查2 检验基因分布图
if(T){library(reshape2)exprSet_L=melt(exprSet)colnames(exprSet_L)=c('probe','sample','value')# group_list获取每个样本的分组信息group_list=c('Control','Control','Control','Vemurafenib','Vemurafenib','Vemurafenib')exprSet_L$group=rep(group_list,each=nrow(exprSet))head(exprSet_L)### ggplot2 library(ggplot2)p=ggplot(exprSet_L,aes(x=sample,y=value,fill=group))+geom_boxplot()print(p)p=ggplot(exprSet_L,aes(x=sample,y=value,fill=group))+geom_violin()print(p)p=ggplot(exprSet_L,aes(value,fill=group))+geom_histogram(bins = 200)+facet_wrap(~sample, nrow = 4)print(p)p=ggplot(exprSet_L,aes(value,col=group))+geom_density()+facet_wrap(~sample, nrow = 4)print(p)p=ggplot(exprSet_L,aes(value,col=group))+geom_density() print(p)p=ggplot(exprSet_L,aes(x=sample,y=value,fill=group))+geom_boxplot()p=p+stat_summary(fun.y="mean",geom="point",shape=23,size=3,fill="red")p=p+theme_set(theme_set(theme_bw(base_size=20)))p=p+theme(text=element_text(face='bold'),axis.text.x=element_text(angle=30,hjust=1),axis.title=element_blank())print(p)# 如果来自不同样本或基线不匹配，需使用sv包中的combine函数来矫正# 检查样本是否有问题，是否有异常值或不一致的分布
}

【方法3】用hclust包看以下样本间的关系，是否相同处理聚类到了一起。

grouplist可以根据网址上的样本信息予以确定，也可以根据table确定。

# 检查3 利用hclust包进行聚类，简单看一下进化关系，是否每个样本都类似
if(T){# pdata=pData(data_information)group_list=as.character(pdata[,2])group_listdim(exprSet)exprSet[1:5,1:5]## hclust colnames(exprSet)=paste(group_list,1:6,sep='')# Define nodeParnodePar <- list(lab.cex = 0.6, pch = c(NA, 19), cex = 0.7, col = "blue")hc=hclust(dist(t(exprSet)))par(mar=c(5,5,5,10)) plot(as.dendrogram(hc), nodePar = nodePar,  horiz = TRUE)
}

【方法4】PCA主成分分析看一下样本情况。

# 检查4 利用PCA来看样本分布是否一致
if(F){# BiocManager::install('ggfortify')library(ggfortify)df=as.data.frame(t(exprSet))df$group=group_list autoplot(prcomp( df[,1:(ncol(df)-1)] ), data=df,colour = 'group')library("FactoMineR")#画主成分分析图需要加载这两个包library("factoextra") df=as.data.frame(t(exprSet))dat.pca <- PCA(df, graph = FALSE)#现在dat最后一列是group_list，需要重新赋值给一个dat.pca,这个矩阵是不含有分组信息的fviz_pca_ind(dat.pca,geom.ind = "point", # show points only (nbut not "text")col.ind = group_list, # color by groups# palette = c("#00AFBB", "#E7B800"),addEllipses = TRUE, # Concentration ellipseslegend.title = "Groups")
}

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