2017-02-15 7 views
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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) 

私が以前に生成した添付ファイル。 enter image description here

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。

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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、 –

答えて

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plotMDS()は、あなた自身のプロットシンボルとxとy軸 ラベルを選択できるように、それ は、 で同じよ​​うplot()に渡すことができるオブジェクトを生成しますplot()を使用してプロット記号、色を選択する など

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ありがとうございました! –