基因表达的差异性分析是生物信息学中的必经之路。那么,基因表达差异的可视化展示也就具有了很重要的地位。首先我们介绍下目前在基因表达差异性可视化中的集中展示形式:
其次,将数据导入R语言,并调用ggplot2进行图像的绘制,具体代码如下: a=read.csv("G:/test.csv")#读入数据 vp=ggplot(a,aes(dif,-1*log10(fdr)))#获取绘图的数据 vp+geom_point()#绘制黑色的火山图
vp+geom_point(aes(color =group))#自动配色绘制火山图
vp+geom_point(aes(color=group))+scale_color_manual(values=c("down"="green","no"="black","up"="red"))#自定义配色绘制火山图
最终会生成一个包含五个图的网页,五个图分别是:
最后一个也就是MA-plot。 具体的代码如下:
library(qvalue)
library(samr)
library(impute)
library(matrixStats)
library(DEGseq)
geneExpFile<- system.file("extdata", "GeneExpExample5000.txt",package="DEGseq")
outputDir<-"G:/DEGexpExample"#文件输出路径
geneExpMatrix1 <-readGeneExp(file=geneExpFile, geneCol=1, valCol=c(7,9,12,15,18))
geneExpMatrix2 <- readGeneExp(file=geneExpFile,geneCol=1, valCol=c(8,10,11,13,16)) DEGexp(geneExpMatrix1=geneExpMatrix1,groupLabel1="kidney",
geneExpMatrix2=geneExpMatrix2, groupLabel2="liver",method="LRT", outputDir=outputDir)#此处用的method是LRT。
当然MA-plot的绘制不局限于本R包,affy包也可以进行MA-plot的绘制,在此我们就不赘述了。