Clasa ExpressionSet

Analiza expresiei diferențiale cu limma în R

John Blischak

Instructor

Gestionarea datelor este fragilă

x_sub <- x[1000, 1:10]
f_sub <- f[1000, ]
p_sub <- p[1:10, ]

O singură virgulă greșită poate deveni un coșmar de depanare:

x_sub <- x[1000, 1:10]
f_sub <- f[1000, ]
p_sub <- p[, 1:10]
# Oh no!   *

Programare orientată pe obiecte cu clasele Bioconductor

clasă - definește o structură pentru date complexe
obiect - o instanță specifică a unei clase
metode - funcții care operează pe o clasă specifică
- getteri/accesori - obțin datele stocate într-un obiect
- setteri/ - modifică datele stocate într-un obiect

install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("Biobase")

Crearea unui obiect ExpressionSet

# Load package
library(Biobase)

# Create ExpressionSet object
eset <- ExpressionSet(assayData = x,
                      phenoData = AnnotatedDataFrame(p),
                      featureData = AnnotatedDataFrame(f))

# View the number of features (rows) and samples (columns)
dim(eset)

Features  Samples 
   22283      344

?ExpressionSet

Accesarea datelor dintr-un obiect ExpressionSet

Matricea de expresie

x <- exprs(eset)

Date despre caracteristici

f <- fData(eset)

Date despre fenotip

p <- pData(eset)

Subsetarea unui obiect ExpressionSet

Subsetare cu 3 obiecte separate:

x_sub <- x[1000, 1:10]
f_sub <- f[1000, ]
p_sub <- p[1:10, ]

Subsetare cu un obiect ExpressionSet:

eset_sub <- eset[1000, 1:10]

nrow(exprs(eset_sub)) == nrow(fData(eset_sub))

TRUE

ncol(exprs(eset_sub)) == nrow(pData(eset_sub))

TRUE

Boxplot cu un ExpressionSet

boxplot(<y-axis> ~ <x-axis>, main = "<title>")
boxplot(<gene expression> ~ <phenotype>, main = "<feature>")

boxplot(exprs(eset)[1, ] ~ pData(eset)[, "er"],
        main = fData(eset)[1, "symbol"])

Să exersăm!

Analiza expresiei diferențiale cu limma în R