bulk RNA-seq分析,R语言计算欧氏距离代码

以下是用R语言计算欧氏距离的代码：

# 假设我们有一个表达矩阵data，其中行是基因，列是样本
# 计算欧氏距离
dist_euclidean <- dist(t(data), method = "euclidean")

# 将距离矩阵转化为距离向量
dist_vec <- as.vector(dist_euclidean)

# 可以选择将距离向量转化为距离矩阵
dist_matrix <- as.matrix(dist_euclidean)

其中，dist函数用于计算距离矩阵，参数method可以选择距离的计算方法，这里选择了欧氏距离。dist函数的输出是一个距离矩阵，可以使用as.vector函数将其转化为距离向量，也可以选择使用as.matrix将其转化为距离矩阵。

相关问题

WGCNA，bulk RNA-seq分析R语言代码？

以下是WGCNA和bulk RNA-seq分析的R语言代码：

首先，我们需要安装WGCNA包：

install.packages("WGCNA")
library(WGCNA)

然后，我们需要读取RNA-seq数据并进行预处理：

# 读取表达矩阵
data <- read.table("expression.txt", header=T, row.names=1)

# 转置矩阵
data <- t(data)

# 删除无用基因
keep <- rowSums(data)>1
data <- data[keep,]

# 对表达矩阵进行log2转换和标准化
data <- log2(data+1)
data <- scale(data)

接下来，我们使用WGCNA来构建共表达网络和进行模块识别：

# 构建共表达网络
powers <- c(1:10)
sft <- pickSoftThreshold(data, powerVector=powers, verbose=5)
power <- sft$powerEstimate

# 构建共表达网络
net <- blockwiseModules(data, power, TOMType="signed", 
                        minModuleSize=30, reassignThreshold=0, 
                        mergeCutHeight=0.25, numericLabels=TRUE, 
                        pamRespectsDendro=FALSE, 
                        saveTOMs=TRUE, saveTOMFileBase="TOM")

# 绘制模块-属性关联图
MEs <- net$MEs
plotMEs(MEs, main="Module Eigengene Associations")

最后，我们根据模块的基因表达模式进行功能注释和富集分析：

# 将模块的基因表达模式与外部信息进行关联
geneInfo <- read.csv("gene_info.csv")
geneInfo <- geneInfo[keep,]
geneInfo$module <- match(net$colors, colors)

# 功能注释和富集分析
for (module in unique(geneInfo$module)) {
  moduleGenes <- names(which(geneInfo$module == module))
  moduleData <- data[moduleGenes,]
  moduleAnnotation <- geneInfo[geneInfo$module == module,]
  moduleAnnotation <- moduleAnnotation[,-which(names(moduleAnnotation) == "module")]
  
  # 进行富集分析
  moduleEnrichment <- enrichGO(moduleData, 
                               universe = rownames(data),
                               OrgDb = "org.Hs.eg.db",
                               ont = "BP",
                               pvalueCutoff = 0.05,
                               qvalueCutoff = 0.1,
                               readable = TRUE)
  
  # 输出结果
  cat(paste("Module", module, "enrichment analysis:\n"))
  print(moduleEnrichment)
}

这些代码可以帮助您开始使用WGCNA进行bulk RNA-seq数据分析。

bulk RNA-seq，R语言画3DPCA代码

好的，以下是使用R语言画bulk RNA-seq数据的3DPCA代码：

首先，加载所需的库：

library(DESeq2)
library(ggplot2)
library(plotly)

接下来，读入bulk RNA-seq数据，进行基于DESeq2的数据标准化和差异表达分析：

countdata <- read.table("bulk_RNAseq_countdata.txt", header = T, row.names = 1)
coldata <- read.table("bulk_RNAseq_coldata.txt", header = T, row.names = 1)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countdata, colData = coldata, design = ~condition)
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds, contrast = c("condition", "sample1", "sample2"))

然后，将差异表达基因的表达矩阵进行PCA分析：

pcaData <- plotPCA(assay(rld[res$padj < 0.05, ]), intgroup = "condition", returnData = TRUE)

最后，使用plotly包进行3DPCA绘图：

pca3D <- plot_ly(pcaData, x = ~PC1, y = ~PC2, z = ~PC3, color = ~condition, colors = c("red", "blue")) %>%
  add_markers() %>%
  layout(scene = list(xaxis = list(title = "PC1"), yaxis = list(title = "PC2"), zaxis = list(title = "PC3")))

这样就可以得到bulk RNA-seq数据的3DPCA图了。