GenVisR 基因组数据可视化实战(二)

上一篇讲了GenVisR 基因组数据可视化实战 (一)
是GenVisR画waterfall 图对突变类型和丰度的summary图。今天继续测试其他功能

image.png

2. lolliplot (mutation hotspot graphic)

准备数据：数据只需要三列：gene, amino_acid_change, transcript_name

image.png

画图代码：

# Create input data
data <- brcaMAF[brcaMAF$Hugo_Symbol == "TP53", c("Hugo_Symbol", "amino_acid_change_WU")]
data <- as.data.frame(cbind(data, "ENST00000269305"))
colnames(data) <- c("gene", "amino_acid_change", "transcript_name")

# Call lolliplot
lolliplot(data)

image.png

MAF文件中这三列数据是已有的，我用TCGA下载的MAF数据跟GenVisR官方示例的内容有些不一致：

"gene", "transcript_name", "amino_acid_change". 分别对应我的MAF文件中：Hugo_Symbol, Protein_Change, Annotation_Transcript，

在TCGA下载的MAF中分别是：Hugo_Symbol, HGVSp_Short, Transcript_ID
所以需要稍微调整一下内容：

library(dplyr)
# 随便挑选了一个基因“ATAD3B”
data = maf_file %>% select(Hugo_Symbol, HGVSp_Short, Transcript_ID) %>%
  subset(Hugo_Symbol == "ATAD3B") %>% filter(!is.na(HGVSp_Short)) %>%
  rename(gene = Hugo_Symbol, amino_acid_change = HGVSp_Short, transcript_name=Transcript_ID)

lolliplot(data)

image.png

可能是这个gene（ATAD3B）有问题，换例子中的TP53试试：

image.png

使用自己的数据：该样本TP53基因上只有一个突变，故只有一个点：

data = my_maf %>% select(Hugo_Symbol, Protein_Change, Annotation_Transcript) %>%
  subset(Hugo_Symbol =="TP53") %>% filter(!is.na(Protein_Change)) %>%
  rename(gene = Hugo_Symbol, amino_acid_change = Protein_Change, transcript_name=Annotation_Transcript)

library(stringr)

# 还要将 转录本id后面的 版本号去掉才行，不然会报错。
data$transcript_name = str_replace_all(data$transcript_name,".8","")

lolliplot(data)

Image.png