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
时间: 2024-03-20 15:39:08 浏览: 180
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。
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,用ggplot()画出每个样本基因表达的箱线图,R语言代码
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。
已有15组样本log2(CPM+1)的基因表达矩阵txt文件和样本分组文件,画3DPCA的R语言代
码如下:
```R
# 导入必要的包
library("plotly")
library("ggplot2")
library("ggrepel")
library("scatterplot3d")
# 导入基因表达数据
expr_matrix <- read.table("expr_matrix.txt", header = TRUE, row.names = 1)
# 导入样本分组信息
sample_info <- read.table("sample_info.txt", header = TRUE, row.names = 1)
# 对基因表达数据进行log2转换和归一化处理
expr_matrix_log2 <- log2(expr_matrix + 1)
expr_matrix_norm <- t(scale(t(expr_matrix_log2)))
# 对样本进行分组
groups <- sample_info$group
# 计算3DPCA主成分
pc <- prcomp(expr_matrix_norm, center = TRUE, scale = TRUE)
pc_scores <- data.frame(pc$x[,1:3])
pc_scores$group <- groups
# 画3DPCA图
pca_plot <- scatterplot3d(pc_scores, xlab = "PC1", ylab = "PC2", zlab = "PC3", color = groups, pch = 19)
pca_plot$legend <- TRUE
pca_plot$legend.col = levels(groups)
pca_plot$hovertext <- paste("Group: ", groups)
```
你可以将基因表达矩阵文件和样本分组文件的路径替换为你自己的文件路径,然后运行这段代码即可得到3DPCA图。
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