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WGCNA新手入门笔记2(含代码和数据)
13页1、WGCNA新手入门笔记2(含代码和数据)上次我们介绍了WGCNA的入门(WGCNA新手入门笔记(含代码和数据),大家在安装WGCNA包的时候,可能会遇到GO.db这个包安装不了的问题。主要问题应该是出在电脑的防火墙,安装时请关闭防火墙。如果还有问题,请先单独安装AnnotationDbi这个包,biocLite(AnnotationDbi)再安装GO.db,并尝试从本地文件安装该包。如果还有问题,请使用管理员身份运行R语言,尝试上述步骤。另外如果大家问题解决了请在留言处留个言,告知大家是在哪一步解决了问题,谢谢!因为本人没有进行单因素实验,不知道到底是哪个因素改变了实验结果。今天给大家过一遍代码。网盘中有代码和数据。链接:http:/ #导入数据#library(WGCNA)options(stringsAsFactors=FALSE)enableWGCNAThreads()enableWGCNAThreads()是指允许R语言程序最大线程运行,像我这电脑是4核CPU的,那么就能用上3核:当然如果当前电脑没别的事,也可以满负荷运作samples=read.csv(Sam_info.tx
2、t,sep=t,row.names=1)expro=read.csv(ExpData.txt,sep=t,row.names=1)dim(expro)这部分代码是为了让R语言读取外部数据。当然了在读取数据之前首先改变一下工作目录,这一点在周二的文章中提过了。R语言读取外部数据的方式常用的有read.table和read.csv,这里用的是read.csv,想要查看某一函数的具体参数,可以用?函数名查看,比如:大家可以注意到read.table和read.csv中header参数的默认值是不同的,header=true表示第一行是标题,第二行才是数据,header=false则表示第一行就是数据,没有标题。# #筛选方差前25%的基因#m.vars=apply(expro,1,var)expro.upper=exprowhich(m.varsquantile(m.vars,probs=seq(0,1,0.25)4),dim(expro.upper)datExpr=as.data.frame(t(expro.upper);nGenes=ncol(datExpr)nSamples=nrow(
3、datExpr)这一步是为了减少运算量,因为一个测序数据可能会有好几万个探针,而可能其中很多基因在各个样本中的表达情况并没有什么太大变化,为了减少运算量,这里我们筛选方差前25%的基因。当然了,以下几种情况,你可以忽略此步,转而执行下列代码datExpr=as.data.frame(t(expro);nGenes=ncol(datExpr)nSamples=nrow(datExpr)情况1:所用的数据是比较老的芯片数据,探针数量较少;情况2:你的电脑足够强大,不必减少运算;情况3:你第一步导入的数据是差异基因的数据,已经作过初筛,比如这一文章的套路(PMID:27133569)(个人不建议这么做)。# #样本聚类检查离群值#gsg=goodSamplesGenes(datExpr,verbose=3);gsg$allOKsampleTree=hclust(dist(datExpr),method=average)plot(sampleTree,main=Sampleclusteringtodetectoutliers,sub=,xlab=)save(datExpr,file=FPKM-
4、01-dataInput.RData)执行这一段代码我们会得到下面这张图:从结果上来,我们分析的样本没啥离群值,所以代码里说不作处理。在网上的一个案例中,离群的样本就比较明显了。(https:/www.shengxin.ren/article/88)如果需要去除离群样本,则执行下列代码,其中cutHeight=多少就看你自己了。clust=cutreeStatic(sampleTree,cutHeight=20000,minSize=10)table(clust)keepSamples=(clust=1)datExpr=datExprkeepSamples,nGenes=ncol(datExpr)nSamples=nrow(datExpr)save(datExpr,file=FPKM-01-dataInput.RData)执行上述代码的话,就会去掉8个样本# #软阈值筛选#powers=c(c(1:10),seq(from=12,to=20,by=2)sft=pickSoftThreshold(datExpr,powerVector=powers,verbose=5)par(mfrow
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