차등 발현 데이터

R에서 limma로 하는 차등 발현 분석

John Blischak

Instructor

실험 데이터

유방암 연구
- Bioconductor 패키지 "breastCancerVDX"
- Wang et al., 2005 및 Minn et al., 2007 발표
- 344명 환자: ER+ 209명, ER- 135명
만성 림프구성 백혈병(CLL) 연구
- Bioconductor 패키지 "CLL"
- Sabina Chiaretti 박사 및 Jerome Ritz 박사
- 22명 환자: 안정 8명, 진행 14명

R의 데이터

발현 행렬 (x)
피처 데이터 (f) - 피처 속성
표현형 데이터 (p) - 샘플 속성

발현 행렬

행 = 피처, 열 = 샘플

class(x)

"matrix"

dim(x)

22283   344

x[1:5, 1:5]

              VDX_3     VDX_5     VDX_6
1007_s_at 11.965135 11.798593 11.777625
1053_at    7.895424  7.885696  7.949535
117_at     8.259272  7.052025  8.225930

피처 데이터

행 = 피처, 열 = 다양한 속성

class(f)

"data frame"

dim(f)

22283   3

f[1:3, ]

          symbol entrez   chrom
1007_s_at   DDR1    780  6p21.3
1053_at     RFC2   5982 7q11.23
117_at     HSPA6   3310    1q23

표현형 데이터

행 = 샘플, 열 = 다양한 속성

class(p)

"data frame"

dim(p)

344   3

# er = +/- for Estrogen Receptor
p[1:3, ]

      id age       er
VDX_3  3  36 negative
VDX_5  5  47 positive
VDX_6  6  44 negative

박스플롯으로 유전자 발현 시각화

boxplot(<y-axis> ~ <x-axis>, main = "<title>")

boxplot(<gene expression> ~ <phenotype>, main = "<feature>")

boxplot(x[1, ] ~ p[, "er"], main = f[1, "symbol"])

연습해 봅시다!

R에서 limma로 하는 차등 발현 분석