甲基化差异分析R语言代码

在R语言中进行甲基化差异分析通常涉及几个步骤，比如数据预处理、比对、统计推断以及结果可视化。以下是使用DESeq2包进行DNA甲基化差异分析的一个简要示例：

# 首先，假设你已经安装了必要的包如"limma", "DESeq2", "TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene", 和 "BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38"
library(limma)
library(DESeq2)

# 假设你有 methylated_data (甲基化测序数据) 和 untreated_data (对照组数据) 数据框，每个包含两个列 'sample' (样本ID) 和 'beta_values' (β值)
dds_methyl <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = methylated_data$beta_values,
                                   colData = methylated_data[, c("sample", "condition")],
                                   design = ~ condition)

dds_unmethyl <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = untreated_data$beta_values,
                                      colData = untreated_data[, c("sample", "condition")],
                                      design = ~ condition)

# 转换到log空间并归一化
dds_methyl <- DESeq(dds_methyl)
dds_unmethyl <- DESeq(dds_unmethyl)

# 对比处理组和对照组的差异
contrast.matrix <- makeContrasts(condition_Treatment_vs_Control = treatment_group - control_group, levels = colData(dds_methyl))
results_methyl <- results(dds_methyl, contrast = contrast.matrix)

# 使用limma进行差异表达分析
design_unmethyl <- model.matrix(~0 + factor(colData(dds_unmethyl)$condition))
fit_unmethyl <- lmFit(dds_unmethyl, design_unmethyl)
contrasts_unmethyl <- makeContrasts(condition_Treatment_vs_Control = treatment_group - control_group)
fit_contrast_unmethyl <- contrasts.fit(fit_unmethyl, contrasts_unmethyl)
evidence_list_unmethyl <- topTable(fit_contrast_unmethyl, coef="condition_Treatment_vs_Control")

# 结果合并并整理
diff_results <- rbind(results_methyl, evidence_list_unmethyl)
diff_results <- diff_results[order(-padj),] # 排序

# 可视化结果
plotCounts(dds_methyl, intgroup="condition", returnData=TRUE) |>
  volcano() |>
  ggtitle("Methylation Differential Expression Analysis")

注意这只是一个基本框架，实际操作可能需要根据你的数据格式、实验设计和个人需求进行调整。