基因表达矩阵存放于TXT中,行为基因表达log2(CPM+1),列为样本,用ggplot()画出每个样本基因表达的箱线图,R语言代码
时间: 2024-03-19 17:45:19 浏览: 35
假设你的数据存储在名为 `gene_expression.txt` 的文本文件中,其中第一列为基因名称,其余列为样本名称和基因表达值。你可以使用以下代码绘制每个样本的基因表达箱线图:
```r
library(ggplot2)
# 加载数据
data <- read.table("gene_expression.txt", header = TRUE, row.names = 1)
# 绘制箱线图
p <- ggplot(data, aes(x = sample, y = log2(CPM+1))) +
geom_boxplot()
print(p)
```
在这个例子中,我们首先使用 `read.table()` 函数加载数据,并指定第一行是表头,第一列是行名称。然后,我们使用 `ggplot()` 函数创建一个空白的绘图,并使用 `aes()` 函数指定 `x` 和 `y` 变量。最后,我们使用 `geom_boxplot()` 函数添加一个箱线图。
相关问题
基因表达矩阵存放于TXT中,行为基因表达log2(CPM+1),列为样本,将以上信息保存为矩阵,R语言代码
以下是将基因表达矩阵存放于TXT中的代码示例,其中假设文件名为"gene_expression_matrix.txt",并且文件中第一行为基因名称,第一列为样本名称,其余为基因表达矩阵。
```R
# 读取TXT文件
gene_exp <- read.table("gene_expression_matrix.txt", header = TRUE, row.names = 1)
# 转换为矩阵
gene_exp_matrix <- as.matrix(gene_exp)
# 查看矩阵的维度
dim(gene_exp_matrix)
# 查看矩阵前5行和前5列
head(gene_exp_matrix, n = 5)
```
注意,以上代码中的log2(CPM+1)转换未进行,需要根据具体数据进行相应的处理。
样本分组信息和log2(cpm+1)信息分别放在2个txt中,画基因表达热图
好的,那我们来看一下如何画出样本分组信息和基因表达数据的热图。假设我们有两个文件,一个是包含样本分组信息的"sample_info.txt"文件,另一个是包含基因表达数据的"log_cpm_data.txt"文件。"sample_info.txt"文件的格式如下:
```
Sample Group
Sample1 Control
Sample2 Control
Sample3 Control
Sample4 Treatment
Sample5 Treatment
Sample6 Treatment
```
"log_cpm_data.txt"文件的格式如下:
```
GeneID Sample1 Sample2 Sample3 Sample4 Sample5 Sample6
Gene1 1.2 3.4 2.5 4.3 5.6 6.7
Gene2 2.3 4.5 3.6 5.4 6.7 7.8
Gene3 3.4 5.6 4.7 6.5 7.8 8.9
```
其中,"Sample1"到"Sample6"是样本名称,"Gene1"到"Gene3"是基因名称,后面的数字是log2(cpm+1)的值。
接下来,我们可以使用R语言中的一些包来实现,代码如下:
```
library(pheatmap)
# 导入样本分组信息
sample_info <- read.table("sample_info.txt", header=TRUE)
# 导入基因表达数据
log_data <- read.table("log_cpm_data.txt", header=TRUE, row.names=1)
# 根据样本分组信息对列进行排序
log_data <- log_data[, sample_info$Sample]
# 将基因表达数据转换成矩阵形式
log_matrix <- data.matrix(log_data)
# 画基因表达热图
pheatmap(log_matrix, scale="row", cluster_rows=TRUE, cluster_cols=TRUE, annotation_col=sample_info$Group)
```
其中,sample_info.txt和log_cpm_data.txt是包含样本分组信息和基因表达数据的文件,header=TRUE表示第一行是列名或行名。pheatmap函数中的scale="row"表示按行进行缩放,cluster_rows=TRUE和cluster_cols=TRUE表示进行行和列的聚类,annotation_col=sample_info$Group表示在列侧添加样本分组信息。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)