Kết luận

Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

John Blischak

Instructor

Tiền xử lý đặc trưng

  • Trực quan hóa với plotDensities

  • 3 bước:

    • Log transform
    • Chuẩn hóa
    • Lọc

Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

Vẽ boxplot cho từng gene

top2b <- which(fData(eset)[, "symbol"] == "Top2b")

boxplot(
  exprs(eset)[top2b, ] ~ pData(eset)[, "genotype"],
        main = fData(eset)[top2b, ]
)

Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

Kiểm tra nguồn biến thiên

# Vẽ các thành phần chính gắn nhãn theo genotype
plotMDS(eset, labels = pData(eset)[,"genotype"], gene.selection = "common")
# Vẽ các thành phần chính gắn nhãn theo treatment
plotMDS(eset, labels = pData(eset)[,"treatment"], gene.selection = "common")

Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

Kiểm định linh hoạt cho nhiều thiết kế nghiên cứu

# Tạo biến đơn
group <- with(pData(eset), 
              paste(genotype, treatment, sep = "."))
group <- factor(group)

# Tạo ma trận thiết kế không có hệ số chặn
design <- model.matrix(~0 + group)
colnames(design) <- levels(group)

# Tạo ma trận tương phản
cm <- makeContrasts(dox_wt = wt.dox - wt.pbs,
           dox_top2b = top2b.dox - top2b.pbs,
        interaction = (top2b.dox - top2b.pbs) -
                                 (wt.dox - wt.pbs),
                    levels = design)
# Khớp mô hình
fit <- lmFit(eset, design)

# Khớp các tương phản
fit2 <- contrasts.fit(fit, contrasts = cm)

# Tính thống kê t cho các tương phản
fit2 <- eBayes(fit2)
Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

Biểu đồ histogram của p-value

  • topTable và hist

Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

Biểu đồ volcano

# Trích xuất gene symbol
gene_symbols <- fit2$genes[, "symbol"]
# Vẽ volcano plot cho tương phản dox_wt
volcanoplot(fit2, coef = "dox_wt", highlight = 5, names = gene_symbols)

Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R
# Trích xuất entrez gene ID
entrez <- fit2$genes[, "entrez"]
# Kiểm định làm giàu KEGG Pathways cho tương phản dox_wt
enrich_dox_wt <- kegga(fit2, coef = "dox_wt", geneid = entrez,
                       species = "Mm")
# Xem 4 KEGG pathway giàu nhất
topKEGG(enrich_dox_wt, number = 4)
Pathway
path:mmu05322                           Systemic lupus erythematosus
path:mmu03008                      Ribosome biogenesis in eukaryotes
path:mmu05034                                             Alcoholism
path:mmu05412 Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC)
                N Up Down         P.Up       P.Down
path:mmu05322  76 37    1 3.657708e-10 9.999999e-01
path:mmu03008  71 34    4 3.320811e-09 9.997410e-01
path:mmu05034 130 47   17 2.358456e-07 9.733029e-01
path:mmu05412  52  2   26 9.995025e-01 4.140466e-07
Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

Chúc mừng bạn đã hoàn thành khóa học!

Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

Preparing Video For Download...