Studie s více než dvěma skupinami

Analýza diferenciální exprese pomocí limma v R

John Blischak

Instructor

Studie se 3 skupinami

  • 3 různé typy leukémie: ALL, AML, CML
    • Balíček Bioconductor: leukemiasEset
    • Kohlmann et al. 2008, Haferlach et al. 2010
dim(eset)
Features  Samples
   20172       36
table(pData(eset)[, "type"])
ALL AML CML
 12  12  12
Analýza diferenciální exprese pomocí limma v R

Model skupinových průměrů pro 3 skupiny

$$ Y = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + \epsilon $$

  • $\beta_1$ – Průměrná úroveň exprese ve skupině ALL
  • $\beta_2$ – Průměrná úroveň exprese ve skupině AML
  • $\beta_3$ – Průměrná úroveň exprese ve skupině CML
  • Testy:
    • AML vs. ALL: $\beta_2 - \beta_1 = 0$
    • CML vs. ALL: $\beta_3 - \beta_1 = 0$
    • CML vs. AML: $\beta_3 - \beta_2 = 0$
Analýza diferenciální exprese pomocí limma v R

Matice designu skupinových průměrů pro 3 skupiny

design <- model.matrix(~0 + type, 
                       data = pData(eset))

head(design, 3)
          typeALL typeAML typeCML
sample_01       1       0       0
sample_02       1       0       0
sample_03       1       0       0
colSums(design)
typeALL typeAML typeCML
     12      12      12
Analýza diferenciální exprese pomocí limma v R

Matice kontrastů pro 3 skupiny

  • AML vs. ALL: $\beta_2 - \beta_1 = 0$
  • CML vs. ALL: $\beta_3 - \beta_1 = 0$
  • CML vs. AML: $\beta_3 - \beta_2 = 0$

 

library(limma)
cm <- makeContrasts(AMLvALL = typeAML - typeALL,
                    CMLvALL = typeCML - typeALL,
                    CMLvAML = typeCML - typeAML,
                    levels = design)

 

 

 

cm
         Contrasts
Levels    AMLvALL CMLvALL CMLvAML
  typeALL      -1      -1       0
  typeAML       1       0      -1
  typeCML       0       1       1
Analýza diferenciální exprese pomocí limma v R

Testování 3 skupin

library(limma)
# Fit coefficients
fit <- lmFit(eset, design)

# Fit contrasts
fit2 <- contrasts.fit(fit, contrasts = cm)

# Calculate t-statistics
fit2 <- eBayes(fit2)

# Summarize results
results <- decideTests(fit2)
summary(results)
   AMLvALL CMLvALL CMLvAML
-1     898    3401    1890
0    18323   13194   16408
1      951    3577    1874
Analýza diferenciální exprese pomocí limma v R

Vliv hypoxie na funkci kmenových buněk

  • 3 různé hladiny kyslíku: 1 %, 5 %, 21 %
    • Balíček Bioconductor: stemHypoxia
    • Prado-Lopez et al. 2010
dim(eset)
Features  Samples
   15325        6
table(pData(eset)[, "oxygen"])
ox01 ox05 ox21
   2    2    2
Analýza diferenciální exprese pomocí limma v R

Pojďme si procvičit!

Analýza diferenciální exprese pomocí limma v R

Preparing Video For Download...