内容

1理论

[幻灯片][]

1.1基准测试:最近的一条推文……

最近的一次推特提供了一个很好的总结的努力基准基因集富集分析方法使用GSEABenchmarkR包中。

库(EnrichmentBrowser)

2实践

数据输入和按摩

库(气道)数据(气道)气道$dex <-重新level(气道$dex, "untrt")

微分表达式分析

library(DESeq2) des <- DESeqDataSet(气道,设计= ~ cell + dex) des <- DESeq(des)
估算尺寸因素
估算离散度
##基因分散估计
均值-色散关系
最终的离散度估计
装配模型和测试
Res <-结果(des)

过渡到整齐的数据

library(dplyr) library(tibble) tbl <- res %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column("ENSEMBL") %>% as_tibble() tbl .data.frame(
## # A tibble: 64102 x 7 ## ENSEMBL baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj ##        ## 1 ENSG0000000…709。-0.381 0.101 -3.79 1.52e-4 1.28e-3 ## 2 ENSG0000000…0 NA NA NA NA NA ## 3 ENSG0000000…520。0.207 0.112 1.84 6.53e-2 1.97e-1 ## 4 ENSG0000000…0.0379 0.143 0.264 7.92e-1 9.11e-1 ## 5 ENSG0000000…57.9 -0.0882 0.287 -0.307 7.59e-1 8.95e-1 ## 6 ENSG0000000…0.426 0.0883 4.83 1.38e-6 1.82e-5 ## 8 ENSG0000000…1282。-0.241 0.0887 -2.72 6.58e-3 3.28e-2 ## 9 ENSG0000000…-0.0476 0.167 -0.286 7.75e-1 9.053 e-1 ## 10 ENSG0000000…-0.500 0.121 -4.14 3.48e-5 3.42e-4 ## #

2.1示例:使用超几何测试limma:: goana ()

需要ENTREZ标识符

library(org. hs . exe .db) tbl <- tbl %>% mutate(ENTREZID = mapIds(org. hs . exe .db, ENSEMBL, "ENTREZID", "ENSEMBL") %>% unname())
## 'select()'返回1:多个键和列之间的映射
资源描述
A tibble: 64102 x 8 ## ENSEMBL baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj ##        ## 1 ENSG00…709。-0.381 0.101 -3.79 1.52e-4 1.28e-3 ## 2 ENSG00…0 NA NA NA NA NA ## 3 ENSG00…520。0.207 0.112 1.84 6.53e-2 1.97e-1 ## 4 ENSG00…237。0.0379 0.143 0.264 7.92e-1 9.11e-1 ## 5 ENSG00…57.9 -0.0882 0.287 -0.307 7.59e-1 8.95e-1 ## 6 ENSG00…0.318 -1.38 3.50 -0.394 6.94e-1 NA ## 7 ENSG00…5817。0.426 0.0883 4.83 1.38e-6 1.82e-5 ## 8 ENSG00…1282。-0.241 0.0887 -2.72 6.58e-3 3.28e-2 ## 9 ENSG00…-0.0476 0.167 -0.286 7.75e-1 9.032 e-1 ## 10 ENSG00…-0.500 0.121 -4.14 3.48e-5 3.42e-4 ## #

宇宙-必须是可测试的DE

tbl <- tbl %>% filter(!is.na(padj), !is.na(ENTREZID)
## # A tibble: 14,550 x 8 ## ENSEMBL baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj ENTREZID ##         ## 1 ENSG0000…709。-0.381 0.101 -3.79 1.52e-4 1.28e-3 7105 ## 2 ENSG0000…0.207 0.112 1.84 6.53e-2 1.97e-1 8813 ## 3 ENSG0000…237。0.0379 0.143 0.264 7.92e-1 9.11e-1 57147 ## 4 ENSG0000…57.9 -0.0882 0.287 -0.307 7.59e-1 8.95e-1 55732 ## 5 ENSG0000…5817。0.426 0.0883 4.83 1.38e-6 1.82e-5 3075 ## 6 ENSG0000…1282。-0.241 0.0887 -2.72 6.58e-3 3.28e-2 2519 ## 7 ENSG0000…-0.0476 0.167 -0.286 7.75e-1 9.03e-1 2729 ## 8 ENSG0000…369。-0.500 0.121 -4.14 3.48e-5 3.42e-4 4800 ## 9 ENSG0000…183。-0.124 0.180 -0.689 4.91e-1 7.24e-1 90529 ## 10 ENSG0000…2814。-0.0411 0.103 -0.400 6.89e-1 8.57e-1 57185 ## #

limma:: goana ()——超几何

library(limma) go <- goana(tbl$ENTREZID[tbl$padj < .05], tbl$ENTREZID, "Hs") %>% as_tibble()

嗯,goana ()返回GO项,但我们还需要GO标识符

library(go .db) go <- go %>% mutate(GOID = mapIds(go .db, .$Term, "GOID", " Term ") %>% unname()) %>% dplyr::select(GOID, everything()) %>% arrange(P.DE)
## 'select()'返回键和列之间的1:1映射

完整性检查

go %>% filter(grepl(“糖皮质激素”,术语))
## #小猫咪:22 x 6 # # GOID项安大略省的N DE P.DE # # <空空的> <空空的> <空空的> <双> <双> <双> # # 1:0051……对糖皮质激素BP 92 43 1.11 e-5 # # 2: 0071细胞对糖皮质激素…BP 42 21 6.42军医# # 3:2000……积极监管glucocortico BP 2 2 6.64依照# # 4:2000……糖皮质激素调节的感受……BP 8 4 1.25 e 1 # # 5: 0006……糖皮质激素生物合成过程BP 8 4 1.25 e 1 # # 6: 0043……糖皮质激素介导信号p BP 3 2 1.65 e 1 # # 7: 0008……糖皮质激素代谢process BP 13 5 2.26e-1 ## 8 GO:0004… glucocorticoid receptor activity MF 1 1 2.58e-1 ## 9 GO:0031… negative regulation of glucocortico… BP 4 2 2.75e-1 ## 10 GO:0031… negative regulation of glucocortico… BP 4 2 2.75e-1 ## # … with 12 more rows

是什么基因?

genesets <- AnnotationDbi::select(org.Hs.eg.db, tbl$ENTREZID, "GO", "ENTREZID") %>% as_tibble() %>% dplyr::select(ENTREZID, GO, ONTOLOGY) %>% distinct()
## 'select()'返回键和列之间的many:many映射
genesets
##一个tibble: 191,100 x 3 ## ENTREZID GO ONTOLOGY ##    ## 1 7105 GO:0005515 MF ## 2 7105 GO:0039532 BP ## 3 7105 GO:0043123 BP ## 4 7105 GO:0070062 CC ## 5 7105 GO:1901223 BP ## 6 8813 GO:0004169 MF ## 7 8813 GO:0004582 MF ## 8 8813 GO:0005634 CC ## 10 8813 GO:0005783 CC ## #

3.出处

sessionInfo ()
## R version 3.6.0 Patched (2019-04-26 r76431) ##平台:x86_64-apple-darwin17.7.0(64位)##运行在macOS High Sierra 10.13.6 ## ##矩阵产品:default ## BLAS: /Users/ma38727/bin/R-3-6-branch/lib/libRblas。/Users/ma38727/bin/R-3-6-branch/lib/libRlapack。dylib # # # #语言环境:# # [1]en_US.UTF-8 / en_US.UTF-8 en_US.UTF-8 / C / en_US.UTF-8 / en_US。UTF-8 ## ##附加的基本包:## [1]stats4并行统计图形grDevices utils数据集##[8]方法基础## ##其他附加包:# # # # [1] GO.db_3.8.2 tibble_2.1.3 [3] dplyr_0.8.2 limma_3.41.6 # # [5] org.Hs.eg.db_3.8.2 AnnotationDbi_1.47.0 # # [7] airway_1.5.0 DESeq2_1.25.4 # # [9] EnrichmentBrowser_2.15.4 graph_1.63.0 # # [11] SummarizedExperiment_1.15.5 DelayedArray_0.11.2 # # [13] BiocParallel_1.19.0 matrixStats_0.54.0 # # [15] Biobase_2.45.0 GenomicRanges_1.37.14 # # [17] GenomeInfoDb_1.21.1 IRanges_2.19.10 # # [19] S4Vectors_0.23.17 BiocGenerics_0.31.4 # # [21] BiocStyle_2.13.2 # # # #加载(而不是通过一个名称空间附):## [1] bitops_1.0-6 bit64_0.9-7 RColorBrewer_1.1-2 ## [4] tools_3.6.0 backports_1.1.4 utf8_1 - 1.4 ## [7] R6_2.4.0 rpart_4.1-15 Hmisc_4.2-0 ## [10] DBI_1.0.0 lazyeval_0.2.2 colorspace_1.4-1 ## [13] nnet_7.3-12 tidyselect_0.2.5 gridExtra_2.3 ## [16] bit_1.1-14 compiler_3.6.0 cli_1.1.0 ## [19] htmlTable_1.13.1 bookdown_0.11 KEGGgraph_1.45.0 ## [22] scales_1.0.0 checkmate_1.9.3 genefilter_1.67.1 ## [25] rappdirs_0.3.1 string_1 .4.0 digest_0.6.19 ## [28] foreign_0.8-71 rmarkdown_1.13 XVector_0.25.0 ## #[31] base64enc_0.1-3 pkgconfig_2.0.2 htmltools_0.3.6 ## [34] htmlwidgets_1.3 rlang_0.4.0 rstudioapi_0.10 ## [37] RSQLite_2.1.1 acepack_1.4.1 RCurl_1.95-4.12 ## [40] magrittr_1.5 GenomeInfoDbData_1.2.1 Formula_1.2-3 ## [43] Matrix_1.2-17 fansi_0.4.0 Rcpp_1.0.1 ## [46] munsell_0.5.0 stringi_1.4.3 yaml_2.2.0 ## [49] zlibbioc_1.31.0 grid_3.6.0 blob_1.1.1 ## [52] crayon_1.3.4 lattice_0.20-38 splines_3.6.0 ## [55] annotate_1.63.0 locfit_1.5-9.1 zeallot_0.1.0 ## [58] knitr_1.23 pillar_1.4.2 codetools_0.2-16 ## [61] geneplotter_1.63.0 XML_3.98-1.20 glue_1.3.1 ## [64] evaluate_0.14 latticeExtra_0.6-28 data.table_1.12.2 ## [67] BiocManager_1.30.5.1 vctrs_0.1.0 gtable_0.3.0 ## [70] purrr_0.3.2 assertthat_0.2.1 ggplot2_3.2.0 ## [73] xfun_0.8 xtable_1.8-4 survival_2.44-1.1 ## [76] memoise_1.1.0 cluster_2.1.0 GSEABase_1.47.0