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本期教程内容 **注#xff1a;**本教程详细内容 Volcano3D绘制3D火山图 一、前言
火山图是做差异分析中最常用到的图形#xff0c;在前面的推文中#xff0c;我们也推出了好几期火山图的绘制教程#xff0…一边学习一边总结一边分享
本期教程内容 **注**本教程详细内容 Volcano3D绘制3D火山图 一、前言
火山图是做差异分析中最常用到的图形在前面的推文中我们也推出了好几期火山图的绘制教程以及很多火山图的教程也可以参考。R语言绘制精美图形 | 火山图 | 学习笔记、各类差异基因火山图汇总 | 学习笔记等等。大家根据自己的需求绘制相关的火山图即可。
今天我们学习使用volcano3D绘制3D火山图我们会给出详细的绘图过程。
注意 小杜的生信笔记分享的教程是结合自己的需求进行分享难免会有错误或遗漏望见谅
二、GitHub网址
https://github.com/KatrionaGoldmann/volcano3D三、 加载R包和数据
3.1 安装volcano3D包
### 安装volcano3D包
library(devtools)
#install_github(KatrionaGoldmann/volcano3D)### 或是使用以下方法进行安装
# repos getOption(repos)
# repos[volcano3Ddata] http://KatrionaGoldmann.github.io/volcano3Ddata
# options(repos repos)
#install.packages(volcano3Ddata)
library(volcano3Ddata)
3. 2 安装R包时报错问题处理
我自己在安装volcano3D1时出现的报错安装不了。我开了VPN但也是报错。后看了是如下的问题volcano3D相关的包vctrs版本太低了然后进行升级后即可安装。
3.3 加载数据包
devtools::install_github(KatrionaGoldmann/volcano3Ddata)citation(volcano3D)3.4 加载R包
library(volcano3D)
library(volcano3Ddata)# Basic DESeq2 set up
library(DESeq2)
library(ggplot2)
library(kableExtra)3.5 数据展示
结合示例数据进行准备数据基本与我们平时做差异分析数据保持一致或是你直接使用DESep2做差异分析使用其结果进行绘图。
citation(volcano3D)##
## To cite package volcano3D in publications use:
##
## Goldmann K, Lewis M (2020). _volcano3D: 3D Volcano Plots and Polar
## Plots for Three-Class Data_.
## https://katrionagoldmann.github.io/volcano3D/index.html,
## https://github.com/KatrionaGoldmann/volcano3D.
##
## A BibTeX entry for LaTeX users is
##
## Manual{,
## title {volcano3D: 3D Volcano Plots and Polar Plots for Three-Class Data},
## author {Katriona Goldmann and Myles Lewis},
## year {2020},
## note {https://katrionagoldmann.github.io/volcano3D/index.html, https://github.com/KatrionaGoldmann/volcano3D},
## }data(syn_data)
data(syn_txi)3.6 差异分析
创建数据集
counts - matrix(rnbinom(n3000, mu100, size1/0.5), ncol30)
rownames(counts) - paste0(gene, 1:100)
cond - rep(factor(rep(1:3, each5), labels c(A, B, C)), 2)
resp - factor(rep(1:2, each15), labels c(non.responder, responder))
metadata - data.frame(drug cond, response resp)counts[1:10,1:5]dds - DESeqDataSetFromMatrix(counts, metadata, ~response)res - deseq_2x3(dds, ~response, drug)差异结果
head(res)函数deseq_2x3()返回一个包含3个DESeq2对象的列表其中包含3种药物中每一种的响应分析。这些响应与非响应差异表达式比较可以通过R软件包easylabel的easyVolcano()函数快速可视化该软件包专为DESeq2和limma对象设计,并使用交互式。 R/发光界面。
#install.packages(easylabel)
library(easylabel)
df - as.data.frame(res[[1]]) # results for the first drug
easyVolcano(df)deseq_2x3输出被传递给deseq_2x3_pole()以生成一个volc3d类对象用于绘图。因此三维径向图和三维火山图简化了二乘三维分析的可视化用一个单一的径向图或三维火山图取代了三个火山图。
# Generate polar object
obj - deseq_2x3_polar(res)# 2d plot
radial_plotly(obj)# 3d plot
volcano3D(obj)此图形可以手动选择方向以及缩放。
四、绘制不同药理的图形
kable(table(syn_metadata$Pathotype), col.names c(Pathotype, Count))syn_metadata$Pathotype - factor(syn_metadata$Pathotype, levels c(Lymphoid, Myeloid, Fibroid))
##设置原始变量
dds - DESeqDataSetFromTximport(txi syn_txi, colData syn_metadata, design ~ Pathotype Batch Gender)##差异分析
dds_DE - DESeq(dds)
##病理类型
dds_LRT - DESeq(dds, test LRT, reduced ~ Batch Gender, parallel TRUE)
#创建volc3d 数据集
res - deseq_polar(dds_DE, dds_LRT, Pathotype)
##绘制三维散点图
volcano3D(res)五、构建一个3D shiny
构建一个shiny也可以单独放在一个R脚本中 Volcano3D绘制3D火山图 往期文章
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