有了泛癌的数据之后就可以进行各种分析了，当然这些都是在R语言的基础上进行的。如果你不会R语言，也可以通过各种各样的网页工具实现。

我们今天就简单展示下任意基因在泛癌图谱中的表达量情况。

TCGA,GTEx,TCGA+GTEx的泛癌数据都整理好了，大家可以自己通过easyTCGA包实现1行代码整理，也可以直接在公众号后台回复pancancer获取整理好的数据。详情请见：任意基因在泛癌中的表达量展示

GTEx

GTEx的展示比较简单，最常见的就是某个基因在所有组织中的表达量情况。

# 加载数据
load(file="output_pancancer_xena/GTEx_pancancer_mrna_pheno.rdata")
library(tidyverse)
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
## ✔ ggplot2 3.4.1     ✔ purrr   1.0.1
## ✔ tibble  3.2.1     ✔ dplyr   1.1.1
## ✔ tidyr   1.3.0     ✔ stringr 1.5.0
## ✔ readr   2.1.4     ✔ forcats 1.0.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()# 简单看下，这几个泛癌数据的详细情况我都给大家有说明，看一下即可
head(colnames(gtex_mrna_pheno))
## [1] "sample_id"    "primary_site" "MT-ATP8"      "MT-ATP6"      "MT-CO2"      
## [6] "MT-CO3"
#table(gtex_mrna_pheno$primary_site)
length(table(gtex_mrna_pheno$primary_site))
## [1] 31

接下来以CXCL1这个基因为例进行展示。

gene <- "CXCL1"# 提取数据就是这么简单
plot_df <- gtex_mrna_pheno %>%select(1:2,all_of(gene))# 画图即可
ggplot2::ggplot(plot_df, aes(fct_reorder(primary_site,CXCL1),CXCL1))+ggplot2::geom_boxplot(aes(fill=primary_site))+ggplot2::labs(x=NULL)+ggplot2::theme_bw()+ggplot2::theme(legend.position = "none",axis.text.x = ggplot2::element_text(angle = 45,hjust = 1))

TCGA

单独使用TCGA泛癌的数据进行展示是花样最多的，你在pubmed中以pan cancer为关键词进行检索，基本上其中的Fig1都是类似的箱线图。

# tcga pancancer，前34列是临床信息
rm(list = ls())
load(file="output_pancancer_xena/TCGA_pancancer_mrna_clin.rdata")head(colnames(tcga_mrna_clin))
## [1] "sample_id"                           "patient_id"                         
## [3] "project"                             "age_at_initial_pathologic_diagnosis"
## [5] "gender"                              "race"

继续以CXCL1这个基因为例进行展示。

gene <- "CXCL1"plot_df <- tcga_mrna_clin %>%select(sample_id,project,all_of(gene)) %>%# 这个分组你可以任意指定，并不一定要tumor、normalmutate(sample_type=ifelse(as.numeric(substr(.$sample_id,14,15))<10,"tumor","normal"))#tcga pancancer中有很多癌种没有normal哦，要注意！
ggplot2::ggplot(plot_df,aes(project,CXCL1))+ggplot2::geom_boxplot(aes(fill=sample_type))+ggplot2::labs(x=NULL,y="expression")+ggplot2::theme_bw()+ggplot2::theme(legend.position = "top",axis.text.x = ggplot2::element_text(angle = 45,hjust = 1))+ggpubr::stat_compare_means(ggplot2::aes(group = sample_type,label = "p.format"),method = "kruskal.test")

或者你也可以展示只在tumor样本中的表达量。

plot_df <- plot_df %>%filter(sample_type=="tumor")ggplot2::ggplot(plot_df,aes(fct_reorder(project,CXCL1),CXCL1))+ggplot2::geom_boxplot(aes(fill=project))+ggplot2::labs(x=NULL,y="expression")+ggplot2::theme_bw()+ggplot2::theme(legend.position = "none",axis.text.x = ggplot2::element_text(angle = 45,hjust = 1))

接下来是大家比较感兴趣的某个基因在泛癌配对样本中的表达。

首先我们把泛癌的表达矩阵（这里应该叫转置后的表达矩阵比较合适，一般我我们说表达矩阵就是指行是基因，列是样本的矩阵）按照project拆分，然后自定义一个可以提取配对样本的函数：

# 拆分
cancer_list <- split(tcga_mrna_clin,tcga_mrna_clin$project)# 自定义函数
get_paired_sample <- function(exprset){# get paired samplessample_group <- ifelse(as.numeric(substr(exprset$sample_id,14,15))<10,"tumor","normal")tmp <- data.frame(sample_group = sample_group, sample_id=exprset$sample_id,project=exprset$project)tmp_nor <- tmp[tmp$sample_group=="normal",]tmp_tum <- tmp[tmp$sample_group=="tumor",]#每一个normal都有配对的tumor吗？并不是keep <- intersect(substr(tmp_tum$sample_id,1,12),substr(tmp_nor$sample_id,1,12))tmp_tum <- tmp_tum[substr(tmp_tum$sample_id,1,12) %in% keep,]tmp_tum <- tmp_tum[!duplicated(substr(tmp_tum$sample_id,1,12)),]tmp_nor <- tmp_nor[substr(tmp_nor$sample_id,1,12) %in% keep,]tmp_nor <- tmp_nor[!duplicated(substr(tmp_nor$sample_id,1,12)),]tmp_pair <- rbind(tmp_tum,tmp_nor)
}

接下来就是把这个函数应用于33种癌症中，然后提取CXCL1这个基因的画图数据即可：

paired_samples <- do.call(rbind,lapply(cancer_list,get_paired_sample))plot_df <- paired_samples %>%left_join(tcga_mrna_clin[,c(gene,"sample_id")]) %>%mutate(sample_id=substr(sample_id,1,12))
## Joining with `by = join_by(sample_id)`

接下来画图就是基本功了，ggplot2搞定一切，下面这个interaction的用法在《R数据可视化手册》中有讲过，我强烈呼吁大家赶紧买本书看看吧！别再天天问图怎么画了！

ggplot(plot_df, aes(interaction(sample_group,project),CXCL1,color=sample_group))+ggplot2::geom_point(size=3,position = position_dodge(0.9))+ggplot2::geom_line(aes(group=interaction(sample_id,project)),color="grey70")+ggplot2::scale_color_manual(values = c("#028EA1","#F2AA9D"))+ggplot2::scale_x_discrete(labels = rep(unique(plot_df$project),each=2))+ggplot2::theme_bw()+ggplot2::theme(legend.position = "top",axis.text.x = element_text(angle = 45,hjust = 1))

当然还有分面的画法：

#下面是分面
ggplot(plot_df, aes(interaction(sample_group,project),CXCL1,color=sample_group))+ggplot2::geom_point(size=3)+ggplot2::geom_line(aes(group=interaction(sample_id,project)),color="grey70")+ggplot2::scale_color_manual(values = c("#028EA1","#F2AA9D"))+ggplot2::scale_x_discrete(name = NULL)+ggplot2::facet_grid(~project,scales="free_x",switch = "x")+ggplot2::theme_bw()+ggplot2::theme(legend.position = "top",axis.text.x = element_blank(),strip.background = element_blank(),axis.ticks.x = element_blank(),panel.border = element_blank())

当然如果你看了书也搞不明白，也可以通过万能的网络解决一切，比如上面这种图，你可以通过关键词搜索:ggplot2 paired line multi groups， 实现方式非常多，任你选择。

TCGA+GTEx

TCGA+GTEx就没有配对展示了，除此之外都和TCGA的泛癌展示方式差不多。

rm(list = ls())
load(file="output_pancancer_xena/TCGA_GTEx_pancancer_mRNA_pheno.rdata")# 前4列是样本信息
head(colnames(tcga_gtex_mrna_pheno))
## [1] "sample_id"    "sample_type"  "project"      "primary_site" "MT-ATP6"     
## [6] "MT-CO2"
table(tcga_gtex_mrna_pheno$sample_type)
## 
## GTEx_normal TCGA_normal  TCGA_tumor 
##        7568         712        9784
table(tcga_gtex_mrna_pheno$project)
## 
##  ACC BLCA BRCA CESC CHOL COAD DLBC ESCA  GBM HNSC KICH KIRC KIRP LAML  LGG LIHC 
##  205  435 1390  319   45  637  491  848 1317  564  119  631  349  243 1674  531 
## LUAD LUSC MESO   OV PAAD PCPG PRAD READ SARC SKCM STAD TGCT THCA THYM UCEC  UCS 
##  862  836   87  515  350  185  648  410  264 1282  624  302  850  565  272  135 
##  UVM 
##   79

继续以CXCL1这个基因为例进行展示。

用的最多的肯定还是任意基因在不同组别中的表达：

gene <- "CXCL1"plot_df <- tcga_gtex_mrna_pheno %>%select(1:4,all_of(gene)) %>%filter(sample_type %in% c("GTEx_normal","TCGA_tumor"))ggplot(plot_df,aes(project,CXCL1))+geom_boxplot(aes(fill=sample_type))+theme(legend.position = "top")+ggplot2::labs(x=NULL,y="expression")+ggplot2::theme_bw()+ggplot2::theme(legend.position = "top",axis.text.x = ggplot2::element_text(angle = 45,hjust = 1))

扩展

其实任何类似于这个数据的格式都能像这样展示。

比如你可以通过ssGSEA对泛癌进行免疫浸润分析，这样每个样本都可以有一个得分，这样你就可以展示某个细胞在不同组别中的得分情况。

大家一定要多看文献，多积累不同的方法，以及一些好用的网站、图表等，说不定以后就用到了！

后面可能会安排几篇图表复现的推文，敬请期待。