最新R语言因子实验设计和解释案例分析报告 附代码数据Word文档格式.docx
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dds<
-makeExampleDESeqDataSet（n=10000,m=6）
assay（dds）[1:
10,]
##sample1sample2sample3sample4sample5sample6
##gene164111213
##gene291223131428
##gene35812117317811897
##gene4040383
##gene527369812
##gene648835382113
##gene7365061524422
##gene86816141819
##gene9214266419198157166
##gene1020121612162
这是一个非常简单的实验设计，有两个条件。
colData（dds）
##DataFramewith6rowsand1column
##condition
##<
factor>
##sample1A
##sample2A
##sample3A
##sample4B
##sample5B
##sample6B
-DESeq（dds）
resultsNames（dds）
##[1]"
Intercept"
"
condition_B_vs_A"
这显示了可用的结果。
请注意，默认情况下，R会根据字母顺序为因素选择一个参考级别。
这里A是参考水平。
折叠变化定义为B与A比较。
要更改参考级别，请尝试使用“同一个”（）函数。
res<
-results（dds,contrast=c（"
condition"
"
B"
A"
））
-res[order（res$padj）,]
library（knitr）
kable（res[1:
5,-（3:
4）]）
baseMean
log2FoldChange
pvalue
padj
gene9056
360.168909
-2.045379
0.0000000
0.0001366
gene3087
43.897516
-2.203303
0.0000173
0.0858143
gene3763
72.409877
-1.834787
0.0000434
0.1434712
gene2054
322.494963
1.537408
0.0000681
0.1689463
gene4617
6.227415
6.125238
0.0002019
0.4008408
如果我们想用B作为控制，并用B作为基线定义倍数变化。
那我们可以这样做：
ix=which.min（res$padj）
2.045379
2.203303
1.834787
-1.537408
-6.125238
正如你所看到的，折叠的方向是完全相反的。
这里我们展示最重要的基因。
barplot（assay（dds）[ix,],las=2,main=rownames（dds）[ix]）
示例2：
假设我们有三个组A，B和C.
-makeExampleDESeqDataSet（n=100,m=6）
dds$condition<
-factor（c（"
C"
res=results（dds,contrast=c（"
gene2
3.634986
-5.101773
0.0348679
0.5515088
gene20
4.678176
-4.490982
0.0445664
gene34
56.068672
-1.462155
0.0167820
gene35
537.847175
-1.177240
0.0087913
gene41
93.967810
1.064734
0.0412034
Example3:
twoconditions,twogenotypes,withaninteractionterm
Herewehavetwogenotypes,wild-type（WT）,andmutant（MU）.Twoconditions,control（Ctrl）andtreated（Trt）.Weareinterestedintheresponsesofbothwild-typeandmutanttotreatment.Wearealsointerestedinthedifferencesinresponsebetweengenotypes,whichiscapturedbytheinteractionterminlinearmodels.
First,weconstructexampledata.Notethatwechangedsamplenamesfrom“sample1”to“Wt_Ctrl_1”,accordingtothetwofactors.
-makeExampleDESeqDataSet（n=10000,m=12）
-factor（c（rep（"
Ctrl"
6）,rep（"
Trt"
6）））
dds$genotype<
-factor（rep（rep（c（"
WT"
MU"
）,each=3）,2））
colnames（dds）<
-paste（as.character（dds$genotype）,as.character（dds$condition）,rownames（colData（dds））,sep="
_"
）
colnames（dds）=gsub（"
sample"
colnames（dds））
kable（assay（dds）[1:
5,]）
WT_Ctrl_1
WT_Ctrl_2
WT_Ctrl_3
MU_Ctrl_4
MU_Ctrl_5
MU_Ctrl_6
WT_Trt_7
WT_Trt_8
WT_Trt_9
MU_Trt_10
MU_Trt_11
MU_Trt_12
gene1
81
47
135
72
80
76
57
52
49
64
70
77
94
54
36
51
66
67
gene3
16
37
8
28
4
14
10
7
11
40
15
gene4
2
5
1
3
9
gene5
kable（colData（dds））
condition
genotype
Ctrl
WT
MU
Trt
Checkreferencelevels:
dds$condition
##[1]CtrlCtrlCtrlCtrlCtrlCtrlTrtTrtTrtTrtTrtTrt
##Levels:
CtrlTrt
Asyoucouldsee,“Ctrl”apearedfirstinthe2ndline,indicatingitisthereferencelevelforfactorcondition,aswecanexpectbasedonalphabeticalorder.Thisiswhatwewantandwedonotneedtodoanything.
dds$genotype
##[1]WTWTWTMUMUMUWTWTWTMUMUMU
MUWT
But“Mu”isthereferencelevelforgenotype,whichiswillgiveusresultsdifficulttointerpret.Weneedtochangeit.
dds$genotype=relevel（dds$genotype,"
WTMU
Setupthemodel,andrunDESeq2:
design（dds）<
-~genotype+condition+genotype:
genotype_MU_vs_WT"
##[3]"
condition_Trt_vs_Ctrl"
genotypeMU.conditionTrt"
Below,wearegoingtousethecombinationofthedifferentresults（“genotype_MU_vs_WT”,“condition_Trt_vs_Ctrl”,“genotypeMU.conditionTrt”）toderivebiologicallymeaningfulcomparisons.
Theeffectoftreatmentinwild-type（themaineffect）.
ix=which.min（res$padj）#mostsignificant
-res[order（res$padj）,]#sort
gene275
25.38836
2.607896
0.0000588
0.2684851
gene2744
101.02954
-1.670837
0.0001099
gene5441
58.67469
1.758921
0.0001261
gene7021
74.29359
1.610853
0.0001345
gene7795
326.43308
-1.624323
0.0000407
ThisisforWT,treatedcomparedwithuntreated.NotethatWTisnotmentioned,becauseitisthereferencelevel.Inotherwords,thisisthedifferencebetweensamplesNo.7-9,comparedwithsamplesNo.1-3.
Hereweshowthemostsignificantgene.
Theeffectoftreatmentinmutant
Thisis,bydefinition,themaineffect
plus
theinteractionterm（theextraconditioneffectingenotypeMutantcomparedtogenotypeWT）.
-results（dds,list（c（"
）））
gene5102
18.69017
4.757057
1.60e-06
0.0156910
gene7367
170.69259
1.481016
1.19e-05
0.0396834
gene8351
27.77227
3.033622
9.80e-06
gene8034
53.34342
-1.841023
1.62e-05
0.0403724
gene7272
92.82351
-1.414967
6.70e-05
0.1125808
Thismeasurestheeffectoftreatmentinmutant.Inotherwords,samplesNo.10-12comparedwithsamplesNo.4-6.
Hereweshowthemostsignificantgene,whichisdownregulatedexpressedinsamples10-12,thansamples4-6,asexpected.
Whatisthedifferencebetweenmutantandwild-typewithouttreatment?
AsCtrlisthereferencelevel,wecanjustretrievethe“genotype_MU_vs_WT”.
genotype"
-4.714519
0.0000020
0.0195594
gene2289
45.04711
1.763615
0.0000333
0.1218120
gene3388
122.85582
-1.529323
0.0000366
gene915
39.03250
2.104003
0.0001133
0.2374845
-2.653182
0.0001190
Inotherwords,thisisthesamplesNo.4-6comparedwithNo.1-3.Hereweshowthemostsignificantgene.
Withtreatment,whatisthedifferencebetweenmutantandwild-type?
res=results（dds,list（c（"
gene4127
50.03677
1.925094
0.0000091
0.0910878
gene3879
34.67704
-2.133203
0.0000283
0.0940387
gene4799
24.11059
-2.459345
0.0000197
-1.744769
0.0001418
0.2357640
gene5926
161.16737
1.524163
0.0001339
ThisgivesusthedifferencebetweengenotypeMUandWT,underconditionTrt.Inotherwords,thisisthesamplessNo.10-12comparedwithsamples7-9.
Thedifferentresponseingenotypes（interactionterm）
Istheeffectoftreatment
different
acrossgenotypes?
Thisistheinteractionterm.
res=results（dds,name="
7.395771
0.0000341
-3.297673
0.0000004
0.0019104
-2.564030
0.0000205
0.0682558
gene8858
14.68650
4.703936
0.0000297
0.0742066
-2.990101
0.0001234
0.2463639
Herewesho
wthemost
significantgene.
ix=which.min（res$padj）#mostsignifican
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