実験的(白血病)およびコントロール(健康ドナー)のグループを視覚化するためにedgeRにMDSプロットを作成するのに問題があります。エッジRのカラフルなMDSプロット
私はedgeRの入力としてhtseqファイルを使用しました。各ファイルは、gene_IDとread countの2つのカラムで構成されています。 「A」は白血病患者を表し、「H」は健康なドナーを表す。
samples <- matrix(c("A18.txt","experiment","blood_exp",
"A19.txt","experiment","blood_exp",
"A20.txt","experiment","blood_exp",
"A23.txt","experiment","blood_exp",
"A24.txt","experiment","blood_exp",
"A26.txt","experiment","blood_exp",
"A30.txt","experiment","blood_exp",
"A37.txt","experiment","blood_exp",
"H11.txt","control","blood_control",
"H12.txt","control","blood_control",
"H13.txt","control","blood_control",
"H15.txt","control","blood_control",
"H16.txt","control","blood_control",
"H17.txt","control","blood_control",
"H18.txt","control","blood_control",
"H19.txt","control","blood_control"),
nrow = 16, ncol = 3, byrow = TRUE, dimnames = list(c(1:16), c("library_name","condition","group_ALL_vs_control")))
samples <- as.data.frame (samples, row.names = NULL, optional = FALSE, stringAsFactors = default.stringAsFactors())
使用edgeRと機能、readDGE、READS COUNTファイル作成FROUのhtseqカウントで読むために:
counts <- readDGE(samples$library_name, path = 'C:/Users/okbm4/Desktop/htseq_files', columns=c(1,2), group = samples$group_ALL_vs_control, header = FALSE)
colnames(counts) <- samples$library_name
がテーブルを作成します。ここでは
は私のコードです弱く発現し、非情報(すなわち微生物)の特徴を有するフィルター:
noint <- rownames(counts) %in% c('__no_feature','__ambiguous','__too_low_aQual','__not_aligned','__alignment_not_unique')
cpms <- cpm(counts)
keep <- rowSums (cpms > 1) >= 4 & !noint
counts <- counts[keep,]
counts <- DGEList(counts=counts,group = samples$group_ALL_vs_control)
推定正規化因子をDGElistオブジェクトを作成し、これは、MDSプロットを使用して、サンプル間の関係をライブラリーサイズ
counts <- calcNormFactors(counts)
に対する正規点検されます。
pdf(file = 'HCB_ALL.pdf', width = 9, height = 6)
plotMDS(counts, labels = c('A18.txt','A19.txt','A20.txt','A23.txt','A24.txt','A26.txt','A30.txt','A37.txt','H11.txt','H12.txt','H13.txt','H15.txt','H16.txt','H17.txt','H18.txt','H19.txt'),
xlab = 'Dimension 1',
ylab = 'Dimension 2',
asp = 6/9,
cex = 0.8,
main = 'Multidimentional scaling plot')
par(cex.axis =0.6, cex.lab = 0.6, cex.main = 1)
私は何か提案を聞いてうれしいです。
mds <- plotMDS(yourdata)
plot(mds)
あなたが任意の引数を追加することができます。
達成するために何を達成しようとしているかを実証するには、 –