MATLAB和R及Python亚群差异表达分析

devtools/2024/11/15 0:40:12/

在进行亚群差异表达分析以检测和分析选择性扰动效应时,MATLAB 可以通过一系列步骤来实现这一目的。以下是如何使用 MATLAB 进行这样的分析的简要步骤和示例。

MATLAB片段

1. 数据导入和预处理

确保数据已经格式化为适合 MATLAB 的结构,例如矩阵或表格格式。通常,这涉及将基因表达矩阵(如单细胞 RNA-seq 数据)导入 MATLAB,并将亚群标签和扰动信息相匹配。

matlab">% 导入数据,假设数据保存在 CSV 文件中
expressionData = readmatrix('expression_data.csv'); % 行表示基因,列表示样本
groupLabels = readmatrix('group_labels.csv');       % 样本的亚群标签
perturbationLabels = readmatrix('perturbation_labels.csv'); % 样本的扰动标签

2. 数据标准化和归一化

为了使数据可比,通常需要对其进行归一化和标准化处理。

matlab">% 数据归一化处理,如 log 变换或 z-score 标准化
expressionData = log2(expressionData + 1); % 避免 log(0)
zScoredData = zscore(expressionData, 0, 2); % 对每个基因进行标准化

3. 差异表达分析

使用 t 检验或其他统计方法来比较不同亚群之间的表达差异。

matlab">% 初始化结果存储
pValues = zeros(size(expressionData, 1), 1);
foldChange = zeros(size(expressionData, 1), 1);% 比较两个条件下的表达水平,例如:扰动组 vs 对照组
for i = 1:size(expressionData, 1)group1 = expressionData(i, perturbationLabels == 1); % 扰动组group2 = expressionData(i, perturbationLabels == 0); % 对照组% 使用 t 检验进行差异分析[~, pValues(i)] = ttest2(group1, group2);% 计算 fold changefoldChange(i) = mean(group1) - mean(group2);
end% 多重比较校正(Benjamini-Hochberg 法)
[~, ~, adjPValues] = fdr_bh(pValues);

4. 结果可视化

绘制火山图和热图来展示差异表达的结果。

matlab">% 火山图
figure;
scatter(foldChange, -log10(adjPValues));
xlabel('Fold Change');
ylabel('-log10(Adjusted P-Value)');
title('Volcano Plot');
grid on;% 热图绘制显著差异表达的基因
significantGenes = adjPValues < 0.05; % 选择显著性基因
figure;
heatmap(zScoredData(significantGenes, :));
title('Heatmap of Differentially Expressed Genes');

5. 进一步分析

可以对结果进行更多下游分析,例如基因富集分析(使用 MATLAB 的 gsea 工具箱或与 R 工具结合)来解释扰动的生物学含义。

matlab">% 假设你有 MATLAB Bioinformatics Toolbox
% 可以使用 clustergram 进行聚类分析
clustergram(zScoredData(significantGenes, :), 'Standardize', 2);

6. 解释和报告结果

对识别出的显著基因进行注释,并将其映射到生物学通路以获得更深入的理解。


这个流程概述了如何使用 MATLAB 进行差异表达分析,以检测和分析亚群中的选择性扰动效应。更多高级分析可以通过集成其他 MATLAB 工具箱或外部工具(如 R 中的 DESeq2Seurat)来实现。

R片段

在 R 中进行亚群差异表达分析,以检测和分析选择性扰动效应时,可以使用各种工具和包,如 SeuratDESeq2edgeR 等。下面是一个典型的分析流程示例:

1. 数据导入和预处理

通常情况下,单细胞 RNA 测序数据会使用 Seurat 来处理。首先,导入数据并创建一个 Seurat 对象。

library(Seurat)# 假设你有一个表达矩阵,行是基因,列是样本
expression_matrix <- read.csv("expression_data.csv", row.names = 1)
meta_data <- read.csv("metadata.csv", row.names = 1)# 创建 Seurat 对象
seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = expression_matrix, meta.data = meta_data)# 查看数据
head(seurat_obj@meta.data)

2. 数据标准化和标记

使用 Seurat 进行数据归一化和标记。

# 归一化数据
seurat_obj <- NormalizeData(seurat_obj)# 找到高变基因
seurat_obj <- FindVariableFeatures(seurat_obj)# 数据缩放
seurat_obj <- ScaleData(seurat_obj, features = rownames(seurat_obj))

3. 亚群识别和注释

如果你还没有亚群信息,你可以使用 Seurat 的聚类方法来识别亚群。

# 运行 PCA
seurat_obj <- RunPCA(seurat_obj, features = VariableFeatures(object = seurat_obj))# 聚类并标记亚群
seurat_obj <- FindNeighbors(seurat_obj, dims = 1:10)
seurat_obj <- FindClusters(seurat_obj, resolution = 0.5)# 运行 UMAP/T-SNE 进行可视化
seurat_obj <- RunUMAP(seurat_obj, dims = 1:10)
DimPlot(seurat_obj, reduction = "umap", group.by = "seurat_clusters")

4. 差异表达分析

进行不同条件(例如扰动和对照组)之间的差异表达分析。

# 识别扰动效应
Idents(seurat_obj) <- "perturbation_condition"  # 假设元数据中有条件标签# 寻找差异表达基因
diff_expr_results <- FindMarkers(seurat_obj, ident.1 = "treated", ident.2 = "control")# 查看结果
head(diff_expr_results)

5. 多重比较校正和过滤显著基因

应用多重比较校正来过滤显著的基因。

# 将 P 值进行调整
diff_expr_results$adjusted_p_val <- p.adjust(diff_expr_results$p_val, method = "BH")# 筛选显著基因
significant_genes <- subset(diff_expr_results, adjusted_p_val < 0.05)

6. 结果可视化

绘制火山图和热图来展示差异表达分析结果。

library(ggplot2)# 火山图
ggplot(diff_expr_results, aes(x = avg_log2FC, y = -log10(adjusted_p_val))) +geom_point(alpha = 0.4) +theme_minimal() +xlab("Log2 Fold Change") +ylab("-log10 Adjusted P-Value") +ggtitle("Volcano Plot of Differential Expression Analysis")# 热图
library(pheatmap)top_genes <- rownames(significant_genes)[1:20]  # 选择前 20 个显著基因
pheatmap(seurat_obj@assays$RNA@scale.data[top_genes, ], cluster_rows = TRUE, cluster_cols = TRUE)

7. 下游分析

执行基因集富集分析来解释选择性扰动效应的生物学意义。可以使用 clusterProfiler 或其他工具。

library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)# 转换基因名称
gene_list <- rownames(significant_genes)
gene_list <- bitr(gene_list, fromType = "SYMBOL", toType = "ENTREZID", OrgDb = org.Hs.eg.db)# 运行基因集富集分析
gse_result <- enrichGO(gene = gene_list$ENTREZID, OrgDb = org.Hs.eg.db, ont = "BP", pAdjustMethod = "BH", pvalueCutoff = 0.05)# 查看结果
head(gse_result)

8. 报告和解释

将所有结果整合到报告中,并注释显著基因及其功能路径,以便获得更深入的生物学理解。


这个流程为你提供了使用 R 进行亚群差异表达分析来检测和分析选择性扰动效应的完整步骤。通过 R 中的包(如 SeuratclusterProfiler)可以高效地进行数据处理、可视化和功能分析。

👉更新:亚图跨际


http://www.ppmy.cn/devtools/132604.html

相关文章

继承(c++)

一、继承的概念 继承机制是面向对象程序设计中使代码可以复用的重要手段&#xff0c;它允许我们在保持原有类特性的基础上进行扩展&#xff0c;增加方法&#xff08;成员变量&#xff09;和属性&#xff08;成员变量&#xff09;&#xff0c;产生新的类叫做派生类。 下面的代码…

OSPF(Open Shortest Path First,开放式最短路径优先)动态路由介绍

OSPF(Open Shortest Path First,开放式最短路径优先)动态路由是一种广泛使用的内部网关协议(IGP),用于在自治系统(AS)内的路由器之间交换路由信息。以下是关于 OSPF 动态路由的详细介绍: 1. 工作原理 链路状态通告(LSA):每个路由器收集自身接口的链路状态信息,如…

Spring学习笔记_29——@Transactional

Transactional 1. 介绍 Transactional 是 Spring 框架提供的一个注解&#xff0c;用于声明方法或类级别的事务属性。 Spring事务&#xff1a;Spring学习笔记_28——事务-CSDN博客 当你在一个方法或类上使用 Transactional 注解时&#xff0c;Spring 会为该方法或类创建一个…

从无音响Windows 端到 有音响macOS 端实时音频传输播放

以下是从 Windows 端到 macOS 端传输音频的优化方案&#xff0c;基于上述链接中的思路进行调整&#xff1a; Windows 端操作 安装必要软件 安装 Python&#xff08;确保版本兼容且已正确配置环境变量&#xff09;。安装 PyAudio 库&#xff0c;可通过 pip install pyaudio 命令…

【Linux系统】—— 基本指令(二)

【Linux系统】—— 基本指令&#xff08;二&#xff09; 1 「alias」命令1.1 「ll」命令1.2 「alias」命令 2 「rmdir」指令与「rm」指令2.1 「rmdir」2.2 「rm」2.2.1 「rm」 删除普通文件2.2.2 「rm」 删除目录2.2.3 『 * 』 通配符 3 「man」 指令4 「cp」 指令4.1 拷贝普通…

青少年编程与数学 02-003 Go语言网络编程 19课题、Go语言Restful编程

青少年编程与数学 02-003 Go语言网络编程 19课题、Go语言Restful编程 课题摘要:一、微服务微服务的主要特点包括&#xff1a;微服务架构的挑战&#xff1a;微服务的应用场景&#xff1a; 二、RESTfulRESTful的核心原则和特征包括&#xff1a;RESTful API的优势&#xff1a;REST…

我的博客网站为什么又回归Blazor了

引言 在博客网站的开发征程中&#xff0c;站长可谓是一路披荆斩棘。从最初的构思到实践&#xff0c;先后涉足了多种开发技术&#xff0c;包括 MVC、Razor Pages、Vue、Go、Blazor 等。在这漫长的过程中&#xff0c;网站版本更迭近 10 次&#xff0c;每一个版本都凝聚着站长的心…

241105_Pycharm切换jupyter环境(jupyter报缺失包)

241105_Pycharm切换jupyter环境&#xff08;jupyter报缺失包&#xff09; 使用jupyter notebook进行代码学习往往是一种效率很高的方法&#xff0c;我们可以随时查看变量的内容。 在使用conda管理虚拟环境时&#xff0c;往往我们在终端新建好虚拟环境并安装好所需要的包之后&…