HNSCC数据分析-GSE33205- GPL5175
五月份的学徒专注于GEO数据库里面的表达量芯片数据处理,主要的难点是表达量矩阵获取和探针的基因名字转换,合理的分组后就是标准的差异分析,富集分析。主要是参考我八年前的笔记:
数据集介绍
GEO链接:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE33205
芯片平台:GPL5175, [HuEx-1_0-st] Affymetrix Human Exon 1.0 ST Array [transcript (gene) version] 样品列表如下(样本太多并未一一列出,详见链接)
GSM822131 RNA-HNSCC-01
GSM822132 RNA-HNSCC-02
GSM822133 RNA-HNSCC-03
GSM822134 RNA-HNSCC-04
GSM822135 RNA-HNSCC-05
GSM822136 RNA-HNSCC-06
...
文章链接是:Activation of the NOTCH pathway in head and neck cancer. Cancer Res 2014 Feb 15;74(4):1091-104. PMID: 24351288 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24351288 Toward Signaling-Driven Biomarkers Immune to Normal Tissue Contamination. Cancer Inform 2016;15:15-21. PMID: 26884679 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26884679
核心步骤
R包加载
rm(list = ls())
library(AnnoProbe)
library(GEOquery)
library(ggplot2)
library(ggstatsplot)
library(reshape2)
library(patchwork)
library(stringr)
获取并且检查表达量矩阵
主要需要判断是否需要log
# 获取表达量矩阵
gse_number <- 'GSE33205'
gset <- geoChina(gse_number)
a=gset[[1]]
dat=exprs(a)
dim(dat)
dat = dat[!duplicated(rownames(dat)),]
# 检查,判断需不需要取log
dat[1:4,1:4]
#dat=log2(dat)
boxplot(dat[,1:4],las=2)
library(limma)
dat=normalizeBetweenArrays(dat)
# 画图,使用ggplot需宽数据变长数据
class(dat)
data <- as.data.frame(dat)
data <- melt(data)
head(data)
title <- paste (gse_number, "/", a@annotation, sep ="")
p1 <- ggplot(data,aes(x=variable,y=value))+
geom_boxplot()+
theme_ggstatsplot()+
theme(panel.grid = element_blank(),
axis.text=element_text(size=10,face = 'bold'),
axis.text.x=element_blank(),
plot.title = element_text(hjust = 0.5,size =15))+
xlab('')+
ylab('')+
ggtitle(title)
p1
可以看到,处理前后我们的表达量矩阵的表达量范围箱线图如下所示:
根据生物学背景及研究目的人为分组
pd=pData(a)
#通过查看说明书知道取对象a里的临床信息用pData
#查看pd发现是配对样本,但分组信息存在于两列中,因此,可以手动生成分组'control','HNSCC'
library(stringr)
group_list=ifelse(grepl('control',pd$characteristics_ch1.2),'control','HNSCC')
group_list = factor(group_list,levels = c('control','HNSCC'));table(group_list)
为了演示方便,我们这里仅仅是区分"HNSCC"和“control”。
probe_id 和symbol的转换并对应至表达矩阵
获取芯片注释信息
#代码如下
gpl_number='GPL5175'
a = getGEO(gpl_number,destdir = ".")
b = a@dataTable@table
colnames(b)
ids = b[,c("ID","Gene Symbol")]#提取需要的列
colnames(ids) = c("probe_id","symbol")#改成与前边一致的列名
#将ids与前边的对应起来。
ids = ids[ids$symbol!="" & !str_detect(ids$symbol,"///"),]
head(ids)
可以看到,探针ID和symbol的对应关系如下:probe_id symbol 1 2315100 DDX11L2 2 2315125 OR4F17 3 2315147 LOC100288692 4 2315160 FLJ45445 5 2315163 LOC100132062 6 2315191 LOC100507658
探针基因ID对应以及去冗余
代码如下:
library(tidyr)
library(dplyr)
#接下来,使探针与基因symbol一一对应
ids=as.data.frame(ids)
table(rownames(dat) %in% ids$probe_id)
dat=dat[rownames(dat) %in% ids$probe_id,]
ids=ids[match(rownames(dat),ids$probe_id),]
ids$probe_id=as.character(ids$probe_id)
rownames(dat)=ids$probe_id
ids=ids[ids$probe_id %in% rownames(dat),]
dat=dat[ids$probe_id,]
#下一步是:基因symbol去冗余-按照表达量最大值筛选
ids$median=apply(dat,1,median)
#ids新建median这一列,列名为median,同时对dat这个矩阵按行操作,取每一行的中位数,将结果给到median这一列的每一行
ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),]
#对ids$symbol按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序,将对应的行赋值为一个新的ids
ids=ids[!duplicated(ids$symbol),]#将symbol这一列取取出重复项,'!'为否,即取出不重复的项,去除重复的gene ,保留每个基因最大表达量结果s
#获得去冗余之后的dat/exp
dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列,将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat
#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名
rownames(dat)=ids$symbol
dat[1:4,1:4]
最后得到了表达量矩阵如下所示:
> dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息
GSM822131 GSM822132 GSM822133 GSM822134
ZZZ3 7.185941 6.817970 7.633744 7.574088
ZZEF1 7.316541 7.076985 6.504934 7.228776
ZYX 8.497323 8.841857 9.060300 8.059482
ZYG11B 6.804453 6.486858 7.805016 7.064768
以及最简单的2分组,如下所示:
> table(group_list)
group_list
control HNSCC
25 44
保存为R数据文件:step1-output.Rdata
标准步骤之质控
得到标准的3张图,包括主成分分析,高变基因的表达量热图,样品相关性热图
代码如下:
## 下面是画PCA的必须操作,需要看说明书。
exp = dat
exp=t(exp)#画PCA图时要求是行名是样本名,列名时探针名,因此此时需要转换
exp=as.data.frame(exp)#将matrix转换为data.frame
library("FactoMineR")#画主成分分析图需要加载这两个包
library("factoextra")
dat.pca <- PCA(exp , graph = FALSE)#现在exp最后一列是group_list,需要重新赋值给一个dat.pca,这个矩阵是不含有分组信息的
# 画图,主成分分析图p2
this_title <- paste0(gse_number,'_PCA')
p2 <- fviz_pca_ind(dat.pca,
geom.ind = "point", # show points only (nbut not "text")
col.ind = group_list, # color by groups
palette = "Dark2",
addEllipses = TRUE, # Concentration ellipses
legend.title = "Groups")+
ggtitle(this_title)+
theme_ggstatsplot()+
theme(plot.title = element_text(size=15,hjust = 0.5))
p2
# 下面是1000_sd热图
library(pheatmap)
cg=names(tail(sort(apply(dat,1,sd)),1000))#apply按行('1'是按行取,'2'是按列取)取每一行的方差,从小到大排序,取最大的1000个
n=t(scale(t(dat[cg,])))
n[n>2]=2
n[n< -2]= -2
n[1:4,1:4]
ac=data.frame(Group=group_list)
rownames(ac)=colnames(n)
# 画图,高变基因的表达量热图p3
p3 <- pheatmap::pheatmap(n,
show_colnames =F,
show_rownames = F,
main = gse_number,
annotation_col=ac,
breaks = seq(-3,3,length.out = 100))#因为已经手动设置了表达量最大值,所以,可以不用设置break
p3
# 画图,样品相关性热图p4
colD=data.frame(Group=group_list)
exprSet=t(exp)
rownames(colD)=colnames(exprSet)#问题-exprSet设置成转置后的exp
p4 <- pheatmap::pheatmap(cor(exprSet),#热图对样本-列 操作
annotation_col = colD,
show_rownames = F,
show_colnames = F,
main = gse_number,
border_color = NA)
p4
出图如下:
标准步骤之limma差异分析
#差异分析
library(limma)
design=model.matrix(~factor( group_list ))
exprSet=as.data.frame(t(exp))
dim(exprSet)
fit=lmFit(exprSet,design)
fit=eBayes(fit)
options(digits = 4) #设置全局的数字有效位数为4
deg = topTable(fit,coef=2,adjust='BH', n=Inf)
#结果检验
boxplot(dat[rownames(deg)[1],]~group_list)
deg[1,]
#核对无误
差异分析结果前10行如下所示:
> deg[1:10,]
logFC AveExpr t P.Value adj.P.Val B
DSG2 2.1623 7.263 11.851 1.801e-18 2.466e-14 31.51
MAL -3.2186 8.692 -11.737 2.847e-18 2.466e-14 31.07
TMPRSS11B -3.8970 6.119 -11.557 5.870e-18 3.390e-14 30.37
ENAH 1.8779 7.569 11.470 8.362e-18 3.622e-14 30.03
KRT78 -2.7949 7.675 -11.039 4.804e-17 1.665e-13 28.34
LAMB1 1.3238 7.977 10.831 1.127e-16 3.254e-13 27.51
SH3PXD2B 1.3014 7.774 10.701 1.926e-16 4.767e-13 27.00
SLC2A1 1.7822 10.411 10.272 1.141e-15 2.471e-12 25.27
ITGB7 -0.9061 7.271 -10.240 1.300e-15 2.503e-12 25.14
BLNK -1.3173 6.918 -9.991 3.676e-15 6.369e-12 24.14
有了差异分析就可以进行标准的可视化,包括火山图和上下调的差异基因热图
代码如下:
nrDEG=deg
head(nrDEG)
attach(nrDEG)
plot(logFC,-log10(P.Value))#简单画图看一下
df=nrDEG
df$v= -log10(P.Value) #df新增加一列'v',作为新的绘图参数,值为-log10(P.Value)
#设定上下调基因
df$g=ifelse(df$P.Value>0.05,'stable',
ifelse( df$logFC >1,'up',
ifelse( df$logFC < -1,'down','stable') )
)
#统计上下调基因数量
table(df$g)
#给绘制火山图用的数据新增一列symbol
df$name=rownames(df)
head(df)
logFC_t = 1
#设置可循环使用的plot标题
this_tile <- paste0('Cutoff for logFC is ',round(logFC_t,3),
'\nThe number of up gene is ',nrow(df[df$g == 'up',]) ,
'\nThe number of down gene is ',nrow(df[df$g == 'down',])
)
#画图,火山图p5
p5 <- ggplot(data = df,
aes(x = logFC,
y = -log10(P.Value))) +
geom_point(alpha=0.6, size=1.5,
aes(color=g)) +
ylab("-log10(Pvalue)")+
scale_color_manual(values=c("#34bfb5", "#828586","#ff6633"))+
geom_vline(xintercept= 0,lty=4,col="grey",lwd=0.8) +
xlim(-3, 3)+
theme_classic()+
ggtitle(this_tile )+
theme(plot.title = element_text(size=12,hjust = 0.5),
legend.title = element_blank(),
)
p5
#热图
library(pheatmap)
x=deg$logFC
names(x)=rownames(deg)
cg=c(names(head(sort(x),100)),
names(tail(sort(x),100)))#对x进行从小到大排列,取前100及后100,并取其对应的探针名,作为向量赋值给cg
n=t(scale(t(exprSet[cg,])))
n[n>2]=2
n[n< -2]= -2
n[1:4,1:4]
pheatmap(n,show_colnames =F,show_rownames = F)
ac=data.frame(group=group_list)
rownames(ac)=colnames(n)
# 画图,上下调的差异基因热图p6
p6 <- pheatmap(n,show_colnames =F,
show_rownames = F,
cluster_cols = T,
main = gse_number,
annotation_col=ac)
p6
出图如下:
标准步骤之生物学功能数据库注释
我们这里不根据任何武断的阈值来区分统计学显著的上下调基因,而是直接根据基因的变化情况排序进行gsea分析,而且仅仅是展示kegg这个生物学功能数据库的注释情况!
symbol 和 ENTREZID转换
gsea分析需要基因的ENTREZID,根据物种进行转换
# 加ENTREZID列,用于富集分析(symbol转entrezid,然后inner_join)
deg$symbol=rownames(deg)
library(org.Hs.eg.db)
library(clusterProfiler)
s2e <- bitr(deg$symbol,
fromType = "SYMBOL",
toType = "ENTREZID",
OrgDb = org.Hs.eg.db)#人
#bitr()用于SYMBOL转ENTREZID
#其他物种http://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___OrgDb
dim(deg)
dim(s2e)
setdiff(deg$symbol,s2e$SYMBOL)
DEG <- inner_join(deg,s2e,by=c("symbol"="SYMBOL"))
进行gsea富集
library(dplyr)
library(ggplot2)
geneList=DEG$logFC
names(geneList)=DEG$ENTREZID
geneList=sort(geneList,decreasing = T)
head(geneList)
library(clusterProfiler)
kk_gse <- gseKEGG(geneList = geneList,
organism = 'hsa',#按需替换
#nPerm = 1000,
minGSSize = 10,
pvalueCutoff = 0.9,
verbose = FALSE)
tmp=kk_gse@result
dim(tmp)
kk=DOSE::setReadable(kk_gse, OrgDb='org.Hs.eg.db',keyType='ENTREZID')#按需替换
#DOSE::setReadable():mapping geneID to gene Symbol
tmp=kk@result
dim(tmp)
pro='comp1'
write.csv(kk@result,paste0(pro,'_kegg.gsea.csv'))
save(kk,file = 'gsea_kk.Rdata')
富集可视化
上面的kk这个变量就存储了kegg这个生物学功能数据库的gsea分析结果,我们进行简单可视化,代码如下:
# 展现前6个上调通路和6个下调通路
down_k <- kk_gse[tail(order(kk_gse$enrichmentScore,decreasing = F)),];down_k$group=-1
up_k <- kk_gse[head(order(kk_gse$enrichmentScore,decreasing = F)),];up_k$group=1
dat=rbind(up_k,down_k)
colnames(dat)
dat$pvalue = -log10(dat$pvalue)
dat$pvalue=dat$pvalue*dat$group
dat=dat[order(dat$pvalue,decreasing = F),]
# gsea分析结果p7
p7<- ggplot(dat, aes(x=reorder(Description,order(pvalue, decreasing = F)), y=pvalue, fill=group)) +
geom_bar(stat="identity") +
scale_fill_gradient(low="#34bfb5",high="#ff6633",guide = FALSE) +
scale_x_discrete(name ="Pathway names") +
scale_y_continuous(name ="log10P-value") +
coord_flip() +
theme_ggstatsplot()+
theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
axis.text = element_text(size = 12,face = 'bold'),
panel.grid = element_blank())+
ggtitle("Pathway Enrichment")
p7
#具体看上面条形图里面的每个通路的gsea分布情况p8
library(enrichplot)
p8 <- gseaplot2(kk, geneSetID = rownames(down_k))+
gseaplot2(kk, geneSetID = rownames(up_k))
p8
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