我用rmarkdown写过的教程

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用rmarkdown写教程真心非常方便,尤其是R语言相关的,比如一些R包的应用,或者一些可视化,或者一些统计,下面我简单列出一些我以前写过的,图文并茂,关键是还非常省心,不需要排版,不需要上传图片,整理图片。

还有更多文章,请移步公众号阅读:

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如果你生信基本技能已经入门,需要提高自己,请关注上面的生信技能树,看我们是如何完善生信技能,成为一个生信全栈工程师。 Continue reading

01

自学miRNA-seq分析第七讲~miRNA样本配对mRNA表达量获取

这一讲其实算不上是自学miRNA-seq分析,本质就是affymetrix的mRNA表达芯片数据分析,而且还是最常用的那种GPL570    HG-U133_Plus_2,但是因为是跟miRNA样本配对检测的,而且后面会利用到这两个数据分析结果来做共表达网络分析等等,所以就贴出对该芯片数据的分析结果。文章里面也提到了 Messenger RNA expression analysis identified 731 probe sets with significant differential expression,作者挑选的差异分析结果的显著基因列表如下: Continue reading

05

用samr包对芯片数据做差异分析

本来搞差异分析的工具和包就一大堆了,而且limma那个包已经非常完善了,我是不准备再讲这个的,正好有个同学问了一下这个包,我就随手测试了一下,顺便看看它跟limma有什么差异没有!手痒了就记录了测试流程!

学习一个包其实非常简单,就是找到包的官网看看说明书即可!说明书链接

 

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09

差异分析是否需要比较矩阵

最流行的差异分析软件就是limma了,它现在更新了一个voom的算法,所以既可以对芯片数据,也可以对转录组高通量测序数据进行分析,其它所有的差异分析软件其实都是模仿这个的。

我以前讲到过做差异分析,需要三个数据:

  • 表达矩阵
  • 分组矩阵
  • 差异比较矩阵

前面两个肯定是必须的,有表达矩阵,样本必须进行分组,才能分析,但是我看到过好几种例子,有的有差异比较矩阵,有的没有。

后来我仔细研究了一下limma包的说明书,发现这其实是一个很简单的问题。

大家仔细观察下面的两个代码

首先是不需要差异比较矩阵的

    library(CLL)
    data(sCLLex)
    library(limma)
    design=model.matrix(~factor(sCLLex$Disease))
    fit=lmFit(sCLLex,design)
    fit=eBayes(fit)
    options(digits = 4)
    #topTable(fit,coef=2,adjust='BH') 
    > topTable(fit,coef=2,adjust='BH')
               logFC AveExpr      t   P.Value adj.P.Val     B
    39400_at  1.0285   5.621  5.836 8.341e-06   0.03344 3.234
    36131_at -0.9888   9.954 -5.772 9.668e-06   0.03344 3.117
    33791_at -1.8302   6.951 -5.736 1.049e-05   0.03344 3.052
    1303_at   1.3836   4.463  5.732 1.060e-05   0.03344 3.044
    36122_at -0.7801   7.260 -5.141 4.206e-05   0.10619 1.935
    36939_at -2.5472   6.915 -5.038 5.362e-05   0.11283 1.737
    41398_at  0.5187   7.602  4.879 7.824e-05   0.11520 1.428
    32599_at  0.8544   5.746  4.859 8.207e-05   0.11520 1.389
    36129_at  0.9161   8.209  4.859 8.212e-05   0.11520 1.389
    37636_at -1.6868   5.697 -4.804 9.355e-05   0.11811 1.282

然后是需要差异比较矩阵的

    library(CLL)
    data(sCLLex)
    library(limma)
    design=model.matrix(~0+factor(sCLLex$Disease))
    colnames(design)=c('progres','stable')
    fit=lmFit(sCLLex,design)
    cont.matrix=makeContrasts('progres-stable',levels = design)
    fit2=contrasts.fit(fit,cont.matrix)
    fit2=eBayes(fit2)
    options(digits = 4)
    topTable(fit2,adjust='BH')

               logFC AveExpr      t   P.Value adj.P.Val     B
    39400_at -1.0285   5.621 -5.836 8.341e-06   0.03344 3.234
    36131_at  0.9888   9.954  5.772 9.668e-06   0.03344 3.117
    33791_at  1.8302   6.951  5.736 1.049e-05   0.03344 3.052
    1303_at  -1.3836   4.463 -5.732 1.060e-05   0.03344 3.044
    36122_at  0.7801   7.260  5.141 4.206e-05   0.10619 1.935
    36939_at  2.5472   6.915  5.038 5.362e-05   0.11283 1.737
    41398_at -0.5187   7.602 -4.879 7.824e-05   0.11520 1.428
    32599_at -0.8544   5.746 -4.859 8.207e-05   0.11520 1.389
    36129_at -0.9161   8.209 -4.859 8.212e-05   0.11520 1.389
    37636_at  1.6868   5.697  4.804 9.355e-05   0.11811 1.282

大家运行一下这些代码就知道,两者结果是一模一样的。

而差异比较矩阵的需要与否,主要看分组矩阵如何制作的!

design=model.matrix(~factor(sCLLex$Disease))

design=model.matrix(~0+factor(sCLLex$Disease))

有本质的区别!!!

前面那种方法已经把需要比较的组做出到了一列,需要比较多次,就有多少列,第一列是截距不需要考虑,第二列开始往后用coef这个参数可以把差异分析结果一个个提取出来。

而后面那种方法,仅仅是分组而已,组之间需要如何比较,需要自己再制作差异比较矩阵,通过makeContrasts函数来控制如何比较!

十二 11

用limma包对芯片数据做差异分析

下载该R语言包,然后看说明书,需要自己做好三个数据(表达矩阵,分组矩阵,差异比较矩阵),总共三个步骤(lmFit,eBayes,topTable)就可以啦

image001

首先做第一个数据,基因表达矩阵!

自己在NCBI里面可以查到下载地址,然后用R语言读取即可

exprSet=read.table("GSE63067_series_matrix.txt.gz",comment.char = "!",stringsAsFactors=F,header=T)

rownames(exprSet)=exprSet[,1]

exprSet=exprSet[,-1]

image002

然后做好分组矩阵,如下

image003

然后做好,差异比较矩阵,就是说明你想把那些组拿起来做差异分析,如下

image004

最后输出结果:

我进行了6次比较,所以会输出6次比较结果

image005

最后打开差异结果,解读,说明书如下!

 

 

image006

在我的github有完整代码