【R语言学习】生信人应该这样学R语言--学习笔记（2）

24. 保存及加载数据:

    save(a,file="GSE17215.Rdata")
    load("GSE17215.Rdata")
    

25. 清除内存变量、释放内存：

    rm(list = ls())  #清除内存变量
    gc()  #释放内存
    

26. 画一个热图：

    #参考https://www.jianshu.com/p/4e3a94bd155a 第五部分
    a<-read.table("GSE17215_series_matrix.txt",comment.char = "!",header = T,sep = "\t")
    write.csv(a,"a1.csv")
    
    rownames(a)<-a[,1]
    a<-a[-1]
    
    a<-log2(a)
    library(pheatmap)
    pheatmap(a)
    

27. OncoLnc网站 获取某基因在TCGA数据库中的表达情况

28. 绘制生存曲线：

    #从网页(例如OncoLnc)获取数据，绘制生存曲线
    a<-read.csv("LIHC_93663_50_50.csv",header = T,sep = ",",fill = T)
    colnames(a)
    dat<-a
    library(ggstatsplot)
    ggbetweenstats(data=dat,x=Group,y=Expression)
    ggbetweenstats(data=dat,x=Status,y=Expression)
    library(ggplot2)
    library(survival)
    library(survminer)
    table(dat$Status)
    dat$Status<-ifelse(dat$Status=="Dead",1,0)
    sfit<-survfit(Surv(Days,Status)~Group,data=dat)
    sfit
    summary(sfit)
    ggsurvplot(sfit,conf.int=F,pval=T)
    ggsave("survival_ARHGAP18_in_LGG.png")
    
    ggsurvplot(sfit,palette = c("#E7B800", "#2E9FDF"),
               risk.table=T,pval=T,conf.int=T,
               xlab="Time in months",ggtheme = theme_light(),ncensor.plot=T)
    ggsave("survival_ARHGAP18_in_LGG_2.png")
    

29. cBioPortal 网站获取临床信息

30. 表达量与临床分期画图：

    a<-read.table("plot.txt",header = T,sep="\t",fill = T)
    colnames(a)<-c("id","stage","gene","mut")
    dat<-a
    library(ggstatsplot)
    ggbetweenstats(data = dat,x = stage,y = gene)
    ggsave("ov_ARHGAP18.png")
    
    #改变统计方法
    res.aov <- aov(gene~stage,data=dat)
    summary(res.aov)
    TukeyHSD(res.aov)
    

31. 相关性cor(a,b) --->a,b之间的相关性,cor(exprSet)可以查看exprSet矩阵所有列之间的相关性；

    dim()`可以看某数据的维度。

32. 表达矩阵样本的相关性：

    rm(list = ls())
    options(stringsAsFactors = F)
    library(airway)
    data("airway")
    exprSet<-assay(airway)  #h获得表达矩阵
    
    colnames(exprSet)
    cor(exprSet)
    pheatmap::pheatmap(col(exprSet))
    
    group_list<-colData(airway)[,3]
    tmp<-data.frame(g<-group_list)
    rownames(tmp)<-colnames(exprSet)
    pheatmap::pheatmap(col(exprSet),annotation_col = tmp)
    dim(exprSet)
    exprSet<-exprSet[apply(exprSet,1,function(x) sum(x>1) >5),]
    dim(exprSet)
    
    exprSet<-log(edgeR::cpm(exprSet)+1)   #去除文库大小差异，并得到新矩阵
    exprSet<-exprSet[names(sort(apply(exprSet,1, mad),decreasing = T)[1:500]),]
    dim(exprSet)
    M<-cor(log2(exprSet+1))
    tmp<-data.frame(g<-group_list)
    rownames(tmp)<-colnames(M)
    pheatmap::pheatmap(M,annotation_col = tmp,filename = "cor.png")