r语言大作业——基因表达矩阵分析

本文介绍了如何使用PCA对基因表达矩阵进行降维,并筛选出所有样本中表达值大于0的基因。随后,对筛选后的数据进行了聚类分析并生成了基因表达热图。

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给定一个基因表达矩阵,完成以下任务:
(1)利用主成分分析(PCA)对基因表达矩阵进行降维,并绘制PCA图。
(2)筛选在所有样本中表达值均大于0的所有基因。
(3)做聚类分析并绘制基因表达热图。

基因表达矩阵范例:

GeneSRR8197410SRR8197409SRR8197412SRR8197411SRR8197414
Zm00001d0272360.70170.56460.344400.6171
Zm00001d0272302.15501.97022.35041.95312.3032
Zm00001d0272316.16416.54015.88626.01086.1277
Zm00001d0272394.98895.92245.73814.98295.0459
library(ggplot2)
library(pheatmap)
library(stats)
data <- read.table("基因表达矩阵", header=TRUE, row.names=1)
res.pca <- prcomp(t(data))

fviz_pca_var(res.pca, col.var = "black")#1

filtered_genes <- rownames(data)[apply(data, 1, function(x) all(x > 0))]
filtered_data <- data[filtered_genes,]#2
pheatmap(log2(filtered_data + 1), scale="row", clustering_method="complete")#3

### 如何使用R语言实现CIBERSORT免疫细胞浸润分析 为了在R环境中执行CIBERSORT免疫细胞浸润分析,通常需要准备特定类型的输入文件并调用相应的API接口。具体过程如下: #### 准备工作 确保安装了必要的软件包,并加载这些库来处理数据和发送请求给CIBERSORT服务器。 ```r if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install(c("limma", "org.Hs.eg.db")) library(limma) library(org.Hs.eg.db) ``` #### 输入数据的要求 对于CIBERSORT而言,输入的数据应当是一个矩阵形式的基因表达谱,其中每一列表示一个样本而每一行代表一个基因[^2]。此矩阵中的值通常是标准化后的转录水平测量结果,比如FPKM (Fragments Per Kilobase Million) 或 TPM (Transcripts Per Million),或者是log-transformed counts from RNA-seq experiments. #### 获取签名文件 CIBERSORT依赖于预先定义好的免疫细胞类型特异性标记基因集作为其模型的一部分。官方提供了几种不同的签名文件供选择,可以根据研究需求下载合适的版本。 ```r signature_file <- system.file("extdata", "LM22.txt", package="cibersort") ``` #### 提交作业至CIBERSORT Web Portal 由于直接在本地运行完整的CIBERSORT流程较为复杂且耗时较长,推荐的方式是准备好上述提到的两个必要组件——即经过适当预处理过的表达矩阵以及所选的签名文件之后,上传到[CIBERSORT官方网站](https://ciber.sort.stanford.edu/)提交在线分析任务。 然而,在某些情况下也可以考虑采用`cytominer`或其他第三方工具来进行离线版的操作;不过这超出了本指南讨论范围之外的内容。 #### 解析返回的结果 一旦获得了来自CIBERSORT web portal 的输出文件(一般是以`.txt`结尾),就可以将其读入R环境内进一步解析与可视化。 ```r result <- read.table(file.choose(), header=TRUE, row.names=1) # 绘制热图展示各组间差异显著性的免疫细胞比例变化情况 heatmap(as.matrix(result), scale="column", col=colorRampPalette(c('blue','white','red'))(75), margins=c(8,9), main="Immune Cell Infiltration Profile by CIBERSORT", labRow="",labCol="") ``` 以上就是基于R语言平台完成一次基本的CIBERSORT免疫细胞浸润分析的大致步骤概述[^1]。
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