Bulk RNA-seq,使用WGCNA包分析基因表达和性状的关联性,样本分组信息放在txt文件中,格式是什么
时间: 2024-03-11 10:49:39 浏览: 25
样本分组信息应该是一个以制表符分隔的文本文件,其中包含两列:第一列是样本的名称或ID,第二列是该样本所属的组别。例如:
```
Sample1 Group1
Sample2 Group1
Sample3 Group2
Sample4 Group2
```
请注意,每个样本的名称或ID必须与您的RNA-seq数据中的样本名称或ID相同,并且组别名称应该是有意义的,以便进行后续的生物学分析。
相关问题
Bulk RNA-seq,cpm表达矩阵和分组信息被放在2个不同的txt中,使用WGCNA包分析基因表达和性状的关联性,并可视化结果,R语言分析代码
好的,以下是基于WGCNA包的Bulk RNA-seq数据分析和可视化的R语言代码:
``` r
# 导入所需的包
library(WGCNA)
# 读取cpm表达矩阵和分组信息
expr_matrix <- as.data.frame(read.table("cpm_matrix.txt", header = TRUE, row.names = 1))
group_info <- read.table("group_info.txt", header = TRUE)
# 将分组信息转换为因子型
group_info$group <- as.factor(group_info$group)
# 构建WGCNA网络
powers <- c(1:10)
sft <- pickSoftThreshold(expr_matrix, powerVector = powers, verbose = 5)
power <- sft$powerEstimate
net <- blockwiseModules(expr_matrix, power = power, TOMType = "unsigned",
minModuleSize = 30, mergeCutHeight = 0.25,
numericLabels = TRUE, pamRespectsDendro = FALSE,
saveTOMs = TRUE, saveTOMFileBase = "TOM", verbose = 0)
# 可视化模块-性状关联
module_trait <- moduleTraitCor(net, traitData = group_info, usePearson = TRUE, verbose = 0)
module_colors <- labels2colors(net$colors)
plotModuleTrait(net, moduleTrait, labelModule = module_colors, xaxisLabel = "Module Membership", yaxisLabel = "Trait Correlation")
# 可视化模块-基因关联
module_genes <- moduleEigengenes(expr_matrix, colors = net$colors, verbose = 0)
ME_list <- orderMEs(module_genes)
for (k in 1:length(ME_list)) {
ME <- ME_list[k]
module_color <- module_colors[ME]
module_genes <- module_genes[ME, ]
module_genes <- module_genes[order(module_genes, decreasing = TRUE), , drop = FALSE]
top_genes <- names(module_genes)[1:10]
pdf(paste("ME", ME, "-", module_color, ".pdf", sep = ""))
barplot(module_genes, main = paste("Module Eigengene Expression Profile in", module_color, "Module", sep = "\n"))
dev.off()
}
```
这里,我们读取了cpm表达矩阵和分组信息,并将分组信息转换为因子型。然后,我们使用`pickSoftThreshold()`函数选择最佳的WGCNA网络构建参数,使用`blockwiseModules()`函数构建WGCNA网络并保存TOM矩阵。接着,我们使用`moduleTraitCor()`函数可视化模块-性状关联,并使用`plotModuleTrait()`函数绘制模块-性状关联图。最后,我们使用`moduleEigengenes()`函数计算模块的基因表达量,并使用`barplot()`函数绘制模块-基因关联图。
请根据实际情况修改代码中的文件路径和参数,并根据需要调整可视化图表的标题和标签。
WGCNA,cpm值和分组信息分别保存在2个txt文件中,bulk RNA-seq分析R语言代码?
以下是WGCNA和cpm值和分组信息分别保存在2个txt文件中的bulk RNA-seq分析的R语言代码:
首先,我们需要安装WGCNA包:
```
install.packages("WGCNA")
library(WGCNA)
```
然后,我们需要读取cpm值和分组信息并进行预处理:
```
# 读取cpm值文件
cpm_data <- read.table("cpm_data.txt", header=T, row.names=1)
# 读取分组信息文件
group_data <- read.table("group_data.txt", header=T, row.names=1)
# 转置矩阵
cpm_data <- t(cpm_data)
# 删除无用基因
keep <- rowSums(cpm_data)>1
cpm_data <- cpm_data[keep,]
# 对表达矩阵进行log2转换和标准化
cpm_data <- log2(cpm_data+1)
cpm_data <- scale(cpm_data)
# 将分组信息转换为因子变量
group_data$group <- as.factor(group_data$group)
```
接下来,我们使用WGCNA来构建共表达网络和进行模块识别:
```
# 构建共表达网络
powers <- c(1:10)
sft <- pickSoftThreshold(cpm_data, powerVector=powers, verbose=5)
power <- sft$powerEstimate
# 构建共表达网络
net <- blockwiseModules(cpm_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$MEs
plotMEs(MEs, main="Module Eigengene Associations")
```
最后,我们根据模块的基因表达模式进行功能注释和富集分析:
```
# 将模块的基因表达模式与外部信息进行关联
geneInfo <- data.frame(Module = net$colors, row.names = colnames(cpm_data))
group <- group_data$group
# 功能注释和富集分析
for (module in unique(geneInfo$Module)) {
moduleGenes <- names(which(geneInfo$Module == module))
moduleData <- cpm_data[moduleGenes,]
moduleAnnotation <- geneInfo[geneInfo$Module == module,]
# 进行富集分析
moduleEnrichment <- enrichGO(moduleData,
universe = rownames(cpm_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)
# 进行差异分析
module_data <- data.frame(t(moduleData))
module_data$group <- group
module_data$group <- relevel(module_data$group, ref = "control")
contrasts <- c("group", "treated", "control")
design <- model.matrix(~group, data=module_data)
colnames(design) <- contrasts
fit <- glmFit(module_data, design)
lrt <- glmLRT(fit, contrast = makeContrasts(treated - control, levels=contrasts))
table <- topTags(lrt, n=nrow(moduleData))
table <- table$table
table$padj <- p.adjust(table$PValue, method="fdr")
table <- table[table$padj < 0.05,]
# 输出结果
cat(paste("Module", module, "differential expression analysis:\n"))
print(table)
}
```
这些代码可以帮助您开始使用WGCNA进行cpm值和分组信息分别保存在2个txt文件中的bulk RNA-seq数据分析。