差异基因散点图绘制教程

差异基因散点图绘制教程

本期教程

小杜的生信笔记，自2021年11月开始做的知识分享，主要内容是R语言绘图教程、转录组上游分析、转录组下游分析等内容。凡事在社群同学，可免费获得自2021年11月份至今全部教程，教程配备事例数据和相关代码，我们会持续更新中。

往期教程部分内容

绘图教程

导入所需R包

if (!require('ggplot2')) install.packages('ggplot2'); library('ggplot2')
if (!require('DESeq2')) install.packages('DESeq2'); library('DESeq2')
if (!require('biomaRt')) install.packages('biomaRt'); library('biomaRt')
if (!require('GEOquery')) install.packages('GEOquery'); library('GEOquery')
if (!require('vsn')) install.packages('vsn'); library('vsn')
if (!require('pheatmap')) install.packages('pheatmap'); library('pheatmap')

导入数据

cts <- read.csv("Input.data.csv",header = T, row.names = 1)

差异分析

##'@分组
sample_type = gsub(".*P7ma","Quiescent",gsub(".*P6ma","Cycling",colnames(cts)));
coldata = data.frame(row.names=colnames(cts), phenotype = sample_type ); #'@DESeq2差异分析
ddsMF <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = cts, colData = coldata, design = ~ phenotype)
ddsMF <- DESeq(ddsMF)
resultsNames(ddsMF) #'get normalized counts'@标准化数据
nds <- DESeqTransform( SummarizedExperiment(log2(counts(ddsMF, normalized=TRUE) + 1), colData=colData(ddsMF)) ) # this gives log2(norm_cts + 1)
vsd <- vst(ddsMF, blind=FALSE) # variance stabilization

创建data.frame数据矩阵

quiescent = rownames(coldata)[coldata$phenotype=="Quiescent"]
cycling = rownames(coldata)[coldata$phenotype=="Cycling"]
data_cts_mets_avg = data.frame("quiescent"=rowMeans(assay(vsd)[, quiescent],na.rm=T),"cycling"=rowMeans(assay(vsd)[, cycling],na.rm=T))

绘图

##'@显著性差异基因
upCQ = resCQ[!is.na(resCQ$padj) & resCQ$padj < 0.1 & resCQ$log2FoldChange > 1,]
dwCQ = resCQ[!is.na(resCQ$padj) & resCQ$padj < 0.1 & resCQ$log2FoldChange < -1,]
dim(upCQ)
dim(dwCQ)plot(data_cts_mets_avg$quiescent, data_cts_mets_avg$cycling, pch=20, xlab="mRNA expression quiescent cells (Normalized counts)", ylab="mRNA expression cycling cells  (Normalized counts)",cex.lab=1.3,col=rgb(0.6,0.6,0.6,0.5));
abline(0,1,lty=2,col="black");
points(data_cts_mets_avg[rownames(upCQ),"quiescent"], data_cts_mets_avg[rownames(upCQ),"cycling"],pch=20,col=colors()[c(35)])
points(data_cts_mets_avg[rownames(dwCQ),"quiescent"], data_cts_mets_avg[rownames(dwCQ),"cycling"],pch=20,col=colors()[c(125)])
legend("topleft",legend=c("Up in Cycling","Down in Cycling"),col=colors()[c(35,125)],pch=20,inset=0.01,bty="n",cex=1.2)

若我们的教程对你有所帮助，请点赞+收藏+转发，这是对我们最大的支持。

差异基因散点图绘制教程

往期部分文章

1. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码一

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码二

• WGCNA分析 | 全流程代码分享 | 代码三

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码四

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码五(最新版本)

---

2. 精美图形绘制教程

• 精美图形绘制教程

3. 转录组分析教程

• 转录组上游分析教程[零基础]

• 一个转录组上游分析流程 | Hisat2-Stringtie

4. 转录组下游分析

• 批量做差异分析及图形绘制 | 基于DESeq2差异分析

• GO和KEGG富集分析

• 单基因GSEA富集分析

• 全基因集GSEA富集分析

小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学教程，以及基于R分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!