本文主要是介绍文章复现 | 差异分析和PPI网络构建，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
原文链接：差异分析和PPI网路图绘制教程
写在前面
在原文中，作者获得285个DEG，在此推文中共获得601个DEG。小杜的猜想是标准化的水段不同的原因吧，或是其他的原因。此外，惊奇的发现发表医学类的文章在附件中都不提供相关的信息文件，如DEG数据、GO、KEGG富集信息，或是其他相关的文件。唉！！！难道是怕别人复现结果不一致？仅仅提供对读者不关心的文件信息，我们猜想，这是不是期刊要求必须有附件，所以才产生两个文件呢？？？？
获得本期教程数据和代码，后台回复关键词：20240218
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2.4.1 原文中差异分析
原文中的结果描述，, we screened 471DEGs between therenal fibrosis group and the control group in GSE76882 using the R package “limma”
原文中图形
2.4.2 关于GSE76882数据集
共有274个数据集，其中99个对照组,175个肾纤维化样本。
作者这里就只是简单的分类而已，若细致的分，这里有些数据是可以不被使用的。
对下载的数据集进行分析可获得，前175列数据作为处理组，后99列数据作为对照组。
注意：你需要核对下载后的数据集与GEO数据库中信息是否一致。
2.4.3 差异分析
我们并不知道作者使用那种标准化手段处理数据。首先，我使用log2（x+1）的方式进行标准化，并使用其后面的数据进行差异分析。
2.4.3.1 数据标准化
##'@GSE76882标准化
df02 <- read.csv("00.GEO_RawData/GSE76882_uniq.exp.csv",header = T, row.names = 1)
nor82 <- log2(df02+1)
nor82[1:10,1:10]
write.csv(nor82,"01.GEO_norData/GSE76882_Nor.csv")
2.4.3.2 差异分析代码
- 创建文件夹和导入相关的包
dir.create('02.DEGs_analysis', recursive = TRUE)
library(limma)
library(dplyr)
- 导入数据
csv文件或TXT文件格式
##'##'@读取txt文件格式
#df <- read.table("***.txt", header = T, sep = "\t", row.names = 1, check.names = F)
##'@读取csv文件格式
df <- read.csv("01.GEO_norData/GSE76882_Nor.csv", header = T, check.names = F)
3. 创建比对文件信息
(1) 若你的数据样本不是统一的，需要知道详细信息代表什么。你可以这样创建。
group.list <- c(rep("normal", 25), rep("tumor",24), rep("tumor",42), rep("normal",99)) %>% factor(., levels = c("normal", "tumor"), ordered = F)
获得临床信息方法一
(2)若表达矩阵信息与我们这里一致，那么你可以直接创建即可。
**问：**如何将我们的表达矩阵按分类进行排列。
可以使用下来方法
A. 手动在execl中进行排列，在50个样本数据以内可以使用此方法。
B. 使用一下的方法（仅供参考）
复制这些信息到execl中，排列顺序。
输出样本信息数据
使用R语言进行重新排列矩阵的列
##'@读取csv文件格式
df <- read.csv("01.GEO_norData/GSE76882_Nor.csv", header = T)
df[1:10,1:10]
##'@样本信息顺序，已在execl中排序
df3 <- read.csv("02.DEGs_analysis/001_样本信息.csv",header = F)
head(df3)
##'@样本顺序转换为字符向量
sample_order <- as.character(df3$V1)
##'@对表达量矩阵的列进行重新排列
df_reordered <- df[,c("X",sample_order)]df_reordered[1:10,1:10]
获取临床信息方法二 (推荐)
在下载数据时就需要添加临床信息的参数
2023年《生信知识库》访问网址，此系列专栏已订阅无需重复订阅，订阅后所有教程都可以在此链接中获得。
s
如下例：
gset_GSE76882 <- getGEO("GSE76882", destdir = '.',AnnotGPL = T,GSEMatrix =T, getGPL=T)
save(gset_GSE76882 , file = 'GSE76882_eSet.Rdata')# ## 提取数据
# gset=gset[[1]]
# exprSet1 = exprs(gset)
# #exprSet1 = read.csv("GSE51588.csv",row.names = 1) #####rowname=1很重要
# exprSet1[1:5,1:5]
# # 导出结果
# write.csv(exprSet1, file = "00.GEO_RawData/GSE76882_raw.data.csv",row.names = T,quote = F)load('GSE76882_eSet.Rdata')## 提取数据
exp_GSE76882 <- exprs(gset_GSE76882[[1]])##'依旧推荐使用我们的方法
## 转换ID
##'@加载family.soft文件
anno <-data.table::fread("00.GEO_RawData/GSE76882_family.soft",skip ="ID",header = T)
anno[1:5,1:8]#colnames(anno)[6] <- "Symbol"probe2symbol <- anno %>%dplyr::select("ID","Gene Symbol") %>% dplyr::rename(probeset = "ID",symbol="Gene Symbol") %>%filter(symbol != "") %>%tidyr::separate_rows( `symbol`,sep="///")
## 导出 gene symbol数据集合
write.csv(probe2symbol,"00.GEO_RawData/GSE76882_geneSymbol_ID.csv", )
probe2symbol[1:10,1:2]
##
exprSet <- exprSet1 %>% as.data.frame() %>%rownames_to_column(var="probeset") %>% #合并的信息inner_join(probe2symbol,by="probeset") %>% #去掉多余信息dplyr::select(-probeset) %>% #重新排列dplyr::select(symbol,everything()) %>% #求出平均数(这边的点号代表上一步产出的数据)mutate(rowMean =rowMeans(.[grep("GSM", names(.))])) %>% #去除symbol中的NAfilter(symbol != "NA") %>% #把表达量的平均值按从大到小排序arrange(desc(rowMean)) %>% # symbol留下第一个distinct(symbol,.keep_all = T) %>% #反向选择去除rowMean这一列dplyr::select(-rowMean) %>% # 列名变成行名column_to_rownames(var = "symbol")## 导出数据
write.csv(exprSet,"00.GEO_RawData/GSE76882_uniq.exp.csv",row.names = T)##----------------------------------------------------------------------------
pd_GSE76882 <- pData(gset_GSE76882[[1]]) # 获取第一个样本的临床信息group_GSE76882 <- ifelse(str_detect(pd_GSE76882$title, "tumor"), "Tumor", "Normal")
table(group_GSE76882)
group <- factor(group_GSE76882, levels = c("Normal","Tumor"))
## 重新名称
group_list <- ifelse(group == "Tumor", 1,ifelse(group == "Normal", 0,NA))
group_list <- as.character(group_list)
limma分析代码
原文链接：差异分析和PPI网路图绘制教程
design <- model.matrix(~0 + BC_group, )
colnames(design) <- c("Tumor", "normal")
# Fit a linear model
fit1 <- lmFit(exptotal_df, design)##
cont.matrix_bc <- makeContrasts(Tumor - normal, levels = design)
fit2 <- contrasts.fit(fit1, cont.matrix_bc)# Estimate differential expression using eBayes
fit3 <- eBayes(fit2,0.01)
summary(fit3)
#############
tempOutput <- topTable(fit3, coef= 2, adjust.method="BH", sort.by="B", number=Inf)##
nrDEG = na.omit(tempOutput)
diffsig <- nrDEG
write.csv(diffsig, "01.limmaOut.csv") ## 输出差异分析后的基因数据集
##
## 筛选出差异表达的基因
foldChange = 1
padj = 0.05
All_diffSig <- diffsig[(diffsig$adj.P.Val < padj & (diffsig$logFC>foldChange | diffsig$logFC < (-foldChange))),]
dim(All_diffSig)
write.csv(All_diffSig, "02.diffsig.csv") ##输出差异基因数据集
## 筛选 up and down gene number
diffup <- diffsig[(diffsig$adj.P.Val < padj & (diffsig$logFC > foldChange)),]
write.csv(diffup, "03.diffup.csv")
#
diffdown <- diffsig[(diffsig$adj.P.Val < padj & (diffsig < -foldChange)),]
write.csv(diffdown, "04.diffdown.csv")
2.4.4 绘制火山图
# 绘制火山图
library(ggplot2)
library(ggrepel)
#diffsig <- read.csv("01.TGCA.all.limmaOut-02.csv", header = T, row.names = 1)
data <- diffsig
# 绘制火山图
logFC <- diffsig$logFC
deg.padj <- diffsig$P.Value
data <- data.frame(logFC = logFC, padj = deg.padj)
data$group[(data$padj > 0.05 | data$padj == "NA") | (data$logFC < logFC) & data$logFC > -logFC] <- "Not"
data$group[(data$padj <= 0.05 & data$logFC > 1)] <- "Up"
data$group[(data$padj <= 0.05 & data$logFC < -1)] <- "Down"
x_lim <- max(logFC,-logFC)
###
pdf('02.DEGs_analysis/05.volcano.pdf',width = 7,height = 6.5)
label = subset(diffsig,P.Value <0.05 & abs(logFC) > 1)
label1 = rownames(label)colnames(diffsig)[1] = 'log2FC'
Significant=ifelse((diffsig$P.Value < 0.05 & abs(diffsig$log2FC)> 1), ifelse(diffsig$log2FC > 1,"Up","Down"), "Not")ggplot(diffsig, aes(log2FC, -log10(P.Value)))+geom_point(aes(col=Significant))+scale_color_manual(values=c("#0072B5","grey","#BC3C28"))+labs(title = " ")+## 修改x轴中logFC数值geom_vline(xintercept=c(-1,1), colour="black", linetype="dashed")+## 修改Y轴中logP值，基本不会改变，可以忽略geom_hline(yintercept = -log10(0.05),colour="black", linetype="dashed")+theme(plot.title = element_text(size = 16, hjust = 0.5, face = "bold"))+## X/Y轴中命名labs(x="log2(FoldChange)",y="-log10(Pvalue)")+theme(axis.text=element_text(size=13),axis.title=element_text(size=13))+str(diffsig, max.level = c(-1, 1))+theme_bw()dev.off()
2.4.5 绘制热图
## 绘制差异热图
library(pheatmap)
DEG_id <- read.csv("02.DEGs_analysis/06_DEG_ID.csv", header = T)
## 匹配
DEG_id <- unique(DEG_id$ID)
ID <- as.factor(DEG_id)
head(ID)
dim(ID)
DEG_exp <- df03[ID,]
hmexp <- na.omit(DEG_exp)
#hmexp <- t(hmexp)
hmexp[1:10,1:10]#write.csv(hmexp, "DEG.Exp.csv")
#
annotation_col <- data.frame(Group = factor(c(rep("normal",99), rep("tumor",175))))
rownames(annotation_col) <- colnames(hmexp)pdf("02.DEGs_analysis/07.heatmap.pdf", height = 8, width = 12)
pheatmap(hmexp,annotation_col = annotation_col,color = colorRampPalette(c("blue","white","red"))(100),cluster_cols = F,cluster_rows = F,show_rownames = F,show_colnames = F,scale = "row", ## none, row, columnfontsize = 12,fontsize_row = 12,fontsize_col = 6,border = FALSE)
dev.off()
绘制热图此方法仅是其中一种，大家可以使用前期的教程进行绘制更精美的图形。
2.6.1 PPI网络分析
- PPI网址
网址：
https://cn.string-db.org/
2. 输入基因ID
3. 选择Organisms，可以选择auto-detect，可以自动识别
4. 点击SEARCH
5. Please wait
6. 点击continue
7. 输出结果
注意：该图形可以进行拖动
8. 可以设置参数，可以默认参数设置
选择超过5个interactors
置信度设置
UPDATE
9. Anaysis
10. Exports
2.6.2 下载PPI结果
- 下载图片
- 输出结果文件
- 节点信息
最终分析结果
网络图输入文件
若你的Cytoscape版本较高，可以直接在PPI网页上点击send networkto Cytoscape中，在Cytoscape中直接打开。
直接使用network节点信息导入，再进行调整即可。
原文链接：差异分析和PPI网路图绘制教程
详细调整参数，可以自己根据网上的教程进行制作即可。
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往期文章：
1. 复现SCI文章系列专栏
2. 《生信知识库订阅须知》,同步更新，易于搜索与管理。
3. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）
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WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码一
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WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码二
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WGCNA分析 | 全流程代码分享 | 代码三
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WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码四
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WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码五(最新版本)
4. 精美图形绘制教程
- 精美图形绘制教程
5. 转录组分析教程
转录组上游分析教程[零基础]
一个转录组上游分析流程 | Hisat2-Stringtie
小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!
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