能重复出来图表,却不知自己正确与否?
前面我布置了一系列学徒作业, 终于开始陆陆续续收到答案啦!下面的教程来自于7月的数据挖掘学员,对应的题目是:仅提供bam文件的RNA-seq项目重新分析
主要目标:复现figS4-D
mRNA-seq heatmap and PCA plot
数据:https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB36947
文献标题:《Genome-wide Screens Implicate Loss of Cullin Ring Ligase 3 in Persistent Proliferation and Genome Instability in TP53-Deficient Cells》
**DOI:**https://doi.org/10.1016/j.celrep.2020.03.029
文献描述:
To this end, we analyzed gene expression changes between RPE,CUL3 and RPE TP53 cells by mRNA sequencing (mRNA-seq) and identified 1,630 upregulated and 1,558 downregulated genes with an FDR of 1% (Figure S4D; Table S4).
复现方法:下载这个项目的bam文件,然后走featureCounts命令拿到表达矩阵,通过R进行数据整理和绘图
上游分析视频以及代码资料在:https://share.weiyun.com/5QwKGxi
1. Linux-下载bam数据
可以直接使用wget
下载BAM文件,但速度较慢,所以使用ascp
下载。
1.1 asperasoft下载安装
#创建文件夹asper
mkdir asper & cd asper;
#下载asper:
wget https://download.asperasoft.com/download/sw/connect/3.8.1/ibm-aspera-connect-3.8.1.161274-linux-g2.12-64.tar.gz
#解压asper
tar xzvf ibm-aspera-connect-3.8.1.161274-linux-g2.12-64.tar.gz
#激活Aspera
sh aspera-connect-3.8.1.161274-linux-g2.12-64.sh
## 检查结果
cd
ls -a ##查看是否有.aspera文件夹
ascp --help #帮助文件
1.2 下载BAM文件
(1) 进入https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB36947获取BAM的下载链接。
(2) ascp --help
查看帮助文件,并使用ascp
:
## -QT Disable encryption 禁用加密
## -l 设置最大传输速度,一般200m到500m
## -k 断点续传,一般设置为值1
## -P 提供SSH port,端口一般是33001
## -i 提供私钥文件的地址,一般是找~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh
(3)下载:
原bam文件链接:ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/run/ERR395/ERR3958154/lane317s0005536.star.chr.bam;将链接中的ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/
替换为fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:
LInux命令如下:
ascp -QT -l 300m -P33001 -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/run/ERR395/ERR3958154/lane317s0005536.star.chr.bam .
ascp -QT -l 300m -P33001 -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/run/ERR395/ERR3958155/lane317s005537.star.chr.bam .
ascp -QT -l 300m -P33001 -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/run/ERR395/ERR3958156/lane317s005538.star.chr.bam .
ascp -QT -l 300m -P33001 -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/run/ERR395/ERR3958157/lane317s005539.star.chr.bam .
ascp -QT -l 300m -P33001 -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/run/ERR395/ERR3958158/lane317s005540.star.chr.bam .
ascp -QT -l 300m -P33001 -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/run/ERR395/ERR3958159/lane317s005541.star.chr.bam .
【注】1. 如果报ascp: Source file list not specified, exiting,看下最后那个点是否加了“.”并且有空格!最后那个.
一定要有,表示下载后的路径。
批量下载bam文件,需要先建立list文件。
2. Linux-featureCounts
2.1 featureCounts
featuresCounts软件常用于raw count定量,属于subread包;
下载安装subread:使用conda直接下载安装:
conda install -y subread
查看帮助文件:
featuresCounts -h
Usage: featureCounts [options] -a <annotation_file> -o <output_file> input_file1 [input_file2]
即需要准备 **annotation_file 注释文件(GTF格式)**以及BAM/SAM文件
2.2 准备GTF文件
注释基因组的获取:ftp://ftp.ensembl.org/pub/current_gtf
## 下载GTF文
wget ftp://ftp.ensembl.org/pub/current_gtf/homo_sapiens/Homo_sapiens.GRCh38.101.abinitio.gtf.gz
## 使用gunzip解压缩
gunzip Homo_sapiens.GRCh38.101.gtf.gz
选择注释文件:读README
2.2 从BAM到表达矩阵
featureCounts -T 5 -p -t exon -g gene_id -a ~/gene/Homo_sapiens.GRCh38.101.gtf -o ~/all.id.txt ~/bio_lll/*.bam
得到all.id.txt就可以到R中进一步分析了。
3. R整理绘图
主要是从all.id.txt中整理count文件,并绘制相关性热图及PCA图。
下游主要是参考jimmy老师的counts矩阵的标准分析的代码 https://share.weiyun.com/50hfuLi
注:SraRunTable.txt文件存放分组信息(Sample Alias)
写在后面:
其实学员很早就反馈了我她的结果,但是她复现出来了图表,却无法理解它:
PCA图横纵坐标的范围,当时就吓到我了!
也就是说,仅仅是学习了代码,不明白后面的统计学意义,PCA图的意义,我一直强调,做表达矩阵分析一定要有三张图,见:你确定你的差异基因找对了吗? ,有了3张图你不理解也不行啊!!!
左边的热图,说明我们实验的两个分组,normal和npc的很多基因表达量是有明显差异的
中间的PCA图,说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异
右边的层次聚类也是如此,说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异
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