转录组差异表达分析—ballgown

ballgown是一个差异表达分析RNA-Seq数据的R包


对数据的要求:

1. RNA-Seqreads应已比对到参考基因组上。

2. 转录组应已经组装或下载参考转录组。

3.转录组中特征(转录本、外显子和内含子连接)的表达应该处理成ballgown可读格式。

两个流程能生成ballgown所需的格式数据

1 TopHat2+Stringtie

2 pHat2+Cufflinks+Tablemaker


由Stringtie或 Tablemaker生成的Ballgown可读的表达文件如下:

e_data.ctab: 外显子水平表达值

i_data.ctab:内显子水平表达值

t_data.ctab:转录组水平表达值

e2t.ctab:表中有两列,e_id和t_id,表示哪些外显子属于哪些转录本。这些id与e_data和t_data表中的id匹配。

i2t.ctab:表中有两列,i_id和t_id,表示哪些内含子属于哪些转录本。这些id与i_data和t_data表中的id匹配。


ballgown的安装:

在R的面板下执行以下命令:

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite(

"ballgown")


导入数据到R中:

导入ballgown包

library(ballgown)

载入数据,并创建一个ballgown项目

储存数据的文件夹名为:extdata

data_directory=system.file('extdata', package='ballgown')

bg=ballgown(dataDir=data_directory,samplePattern='sample',meas='all')


提取外显子,内含子,转录本

structure(bg)$exon

structure(bg)$intron

structure(bg)$trans

提取表达值:

*expr(ballgown_object_name,)

* is either e for exon, ifor intron, t for transcript, or g for gene

例如:

提取转录本的表达,用FPKM值表示

transcript_fpkm=texpr(bg, 'FPKM')

transcript_cov=texpr(bg, 'cov')

whole_tx_table=texpr(bg, 'all')

exon_mcov=eexpr(bg, 'mcov')

junction_rcount=iexpr(bg)

whole_intron_table=iexpr(bg, 'all')

gene_expression=gexpr(bg)


创建表型表格:

在差异表达分析之前,需要一个表格储存样本的表型信息,需要自己手动创建,一行一个样本。

例如:

转录组差异表达分析—ballgown_第1张图片


指定分组,及重复样本数目:

pData(bg) =data.frame(id=sampleNames(bg), group=rep(c(1,0), each=10))

phenotype_table=pData(bg)


差异表达分析:

stattest 能自动处理两组比较(例如,病例/对照)、多组比较和“时间过程”比较。对于两组和多组的比较,显著的结果表明,该特征在至少一组中有差异表达。对于时间的比较,显著的结果意味着特征的表达随时间而显著变化(即(连续协变量的值)。


1示例数据集bg包含两个组标签,0和1。我们可以用stattest 检验每个转录本在不同组之间的差异表达:

stat_results=stattest(bg,feature='transcript', meas='FPKM',covariate='group')

结果如下:

head(stat_results)

##  feature  id    pval    qval

## 1 transcript 10 0.01381576 0.10521233

## 2 transcript 25 0.26773622 0.79114975

## 3 transcript 35 0.01085070 0.08951825

## 4 transcript 41 0.47108019 0.90253747

## 5 transcript 45 0.08402948 0.48934813

## 6 transcript 67 0.27317385 0.79114975


2 用stattest 检验每个转录本在时间刻度上的差异表达

pData(bg)=data.frame(pData(bg),time=rep(1:10,2)),timecourse_ results=stattest(bg, feature='transcript', meas='FPKM', covariate='time', timecourse=TRUE)

最近写报告写到炸~

转录组差异表达分析—ballgown_第2张图片

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