探索转录组差异表达的深度解析:limma的火山图与热图绘制
在生物信息学领域,使用R语言的limma包进行基因表达数据的细致分析至关重要。limma凭借其强大的统计模型和广泛的认可,成为差异表达研究的首选工具。本文将带你深入了解这一过程,从环境部署到结果可视化,逐一揭示关键步骤。
首先,确保环境准备充足,安装limma及其相关包,如ggVolcano和ggplot2。数据预处理则要求样本信息表包含至少两个生物学重复,以确保实验的可靠性和数据的稳定性,而数据格式通常采用TPM(转录本碱基对数量)。
核心步骤:
1. 通过广义线性模型,运用limma包进行差异表达分析,其中关键函数包括lmFit、contrasts.fit、eBayes和topTable。
2. 通过这些函数,你可以获得DEG(显著差异表达基因)的详细信息,包括logFC、AveExpr、统计显著性指标等。
接着,设置样本比较(如CK vs HT),生成1/-1矩阵,筛选出具有统计显著性(P.Value < 0.05)和显著表达变化(logFC > 1或logFC < -1)的基因。这些结果将被整理成文件,如DEG_result_1_005.txt和DEG_result.txt,分别标注上调和下调基因。
进一步,提取并保存最显著的差异基因,如前1000个,形成txt文件。自定义筛选条件后,你可以获得差异基因集(all_diffsig_filtered.csv)、上调基因(diffup_filtered.csv)和下调基因(diffdown_filtered.csv)。
完成limma分析后,火山图是验证结果的有效工具。通过ggvolcano或ggplot,你可以清晰地展示logFC与调整后的P值关系,直观展示基因的表达差异。
代码示例:
DEG显著基因 <- DEG[P.Value < 0.05 & abs(logFC) > 1,] DEG热图数据 <- expr_data[rownames(DEG显著基因),] # 热图生成
pdf("job_火山图示例.pdf") pheatmap(DEG热图数据, color = colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(100), scale = "row", border_color = NA, fontsize = 10, show_rownames = FALSE) dev.off()
最后,结合专业的知识和上述步骤,你可以深入解读转录组数据,揭示基因表达差异的秘密。请参阅知乎文章获取更多实例和深入解读。
作者注:mdnice,致力于科学数据解析的多平台分享。