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题目来源：http://www.bio-info-trainee.com/3750.html

作业1
请根据R包org.Hs.eg.db找到下面ensembl 基因ID 对应的基因名(symbol)

ENSG00000000003.13
ENSG00000000005.5
ENSG00000000419.11
ENSG00000000457.12
ENSG00000000460.15
ENSG00000000938.11

提示：
library(org.Hs.eg.db)
g2s=toTable(org.Hs.egSYMBOL)
g2e=toTable(org.Hs.egENSEMBL)

BiocManager::install("org.Hs.eg.db") library(org.Hs.eg.db) id <- read.table("T1_ID.txt",col.names = "ensembl_id_all") library(stringr) id$ensembl_id <- str_split(id$ensembl_id_all,"[.]",simplify = T)[,1] g2s <- toTable(org.Hs.egSYMBOL) g2e <- toTable(org.Hs.egENSEMBL) id <- merge(id,g2e,by="ensembl_id",all.x = T) id <- merge(id,g2s,by="gene_id",all.x = T) id <- id[order(id$ensembl_id_all),]for (i in 1:nrow(id)) { print(paste(id$ensembl_id_all[i],'->',id$symbol[i])) } [1] "ENSG00000000003.13 -> TSPAN6" [1] "ENSG00000000005.5 -> TNMD" [1] "ENSG00000000419.11 -> DPM1" [1] "ENSG00000000457.12 -> SCYL3" [1] "ENSG00000000460.15 -> C1orf112" [1] "ENSG00000000938.11 -> FGR"

作业 2
根据R包hgu133a.db找到下面探针对应的基因名(symbol)

1053_at
117_at
121_at
1255_g_at
1316_at
1320_at
1405_i_at
1431_at
1438_at
1487_at
1494_f_at
1598_g_at
160020_at
1729_at
177_at

提示：
library(hgu133a.db)
ids=toTable(hgu133aSYMBOL)
head(ids)

BiocManager::install("hgu133a.db") library(hgu133a.db) ids=toTable(hgu133aSYMBOL) head(ids) Pid <- read.table("T2-probe_id.txt",col.names = "probe_id") Pid <- merge(Pid,ids,by = "probe_id",all.x = T) Pid #probe_id symbol #11053_atRFC2 #2117_atHSPA6 #3121_atPAX8 #41255_g_at GUCA1A #51316_atTHRA #61320_at PTPN21 #71405_i_atCCL5 #81431_at CYP2E1 #91438_atEPHB3 #101487_atESRRA #11 1494_f_at CYP2A6 #12 1598_g_atGAS6 #13 160020_atMMP14 #141729_atTRADD #15177_atPLD1

作业 3
找到R包CLL内置的数据集的表达矩阵里面的TP53基因的表达量，并且绘制在 progres.-stable分组的boxplot图

提示：
suppressPackageStartupMessages(library(CLL))
data(sCLLex)
sCLLex
exprSet=exprs(sCLLex)
library(hgu95av2.db)

想想如何通过 ggpubr 进行美化。

文章图片
CLL介绍

> suppressPackageStartupMessages(library(CLL)) > data(sCLLex) > sCLLex ExpressionSet (storageMode: lockedEnvironment) assayData: 12625 features, 22 samples element names: exprs protocolData: none phenoData sampleNames: CLL11.CEL CLL12.CEL ... CLL9.CEL (22 total) varLabels: SampleID Disease varMetadata: labelDescription featureData: none experimentData: use 'experimentData(object)' Annotation: hgu95av2 > exprSet=exprs(sCLLex) > pd <- pData(sCLLex) > library(hgu95av2.db) > ids <- toTable(hgu95av2SYMBOL) > tp53choose <- ids[,2]=="TP53" > TP53_probe_id<- ids[tp53choose,][1] > TP53_probe_id probe_id 9661939_at 9971974_s_at 142031618_at #对应TP53基因有3个探针，分别绘制boxplot >boxplot(exprSet["1939_at",]~pd$Disease) >boxplot(exprSet["1974_s_at",]~pd$Disease) >boxplot(exprSet["31618_at",]~pd$Disease)

文章图片
1939_at - boxplot.png
文章图片
1974_s_at - boxplot.png
文章图片
31618_at - boxplot.png

作业 4
找到BRCA1基因在TCGA数据库的乳腺癌数据集(Breast Invasive Carcinoma (TCGA, PanCancer Atlas))的表达情况

提示：使用http://www.cbioportal.org/index.do 定位数据集：http://www.cbioportal.org/datasets

作业 5
找到TP53基因在TCGA数据库的乳腺癌数据集的表达量分组看其是否影响生存

提示使用：http://www.oncolnc.org/

作业6
【【生信技能树】R语言练习题|【生信技能树】R语言练习题 - 中级】下载数据集GSE17215的表达矩阵并且提取下面的基因画热图

ACTR3B ANLN BAG1 BCL2 BIRC5 BLVRA CCNB1 CCNE1 CDC20 CDC6 CDCA1 CDH3 CENPF CEP55 CXXC5 EGFR ERBB2 ESR1 EXO1 >FGFR4 FOXA1 FOXC1 GPR160 GRB7 KIF2C KNTC2 KRT14 KRT17 KRT5 MAPT MDM2 MELK MIA MKI67 MLPH MMP11 MYBL2 MYC NAT1 >ORC6L PGR PHGDH PTTG1 RRM2 SFRP1 SLC39A6 TMEM45B TYMS UBE2C UBE2T

提示：根据基因名拿到探针ID，缩小表达矩阵绘制热图，没有检查到的基因直接忽略即可。

rm(list = ls()) if (!require(AnnoProbe)) { devtools::install_local("D:/biosoft/R/github/AnnoProbe.zip") } library(AnnoProbe) gset=AnnoProbe::geoChina('GSE17215') eSet=gset[[1]] probe_expr <- exprs(eSet) group_list <- c(rep('paclitaxel',3),rep('salinomycin',3)) library(hgu133a.db) ids <- toTable(hgu133aSYMBOL) p2g <- read.table("T6.txt",sep = ' ',col.names = "symbol") p2g <- merge(p2g,ids,by = "symbol") tmp <- p2g p2g$mean <- rowMeans(probe_expr[tmp$probe_id,]) p2g <- p2g[order(p2g$symbol),] p2g <- p2g[!duplicated(p2g$symbol),] genes_heatmap <- probe_expr[p2g$probe_id,] genes_heatmap <- t(scale(t(genes_heatmap))) rownames(genes_heatmap) <- p2g$symbol annotation_col <- data.frame(groups = group_list) rownames(annotation_col) <- colnames(genes_heatmap) pheatmap::pheatmap(genes_heatmap,filename = 'T6_heatmap.png', annotation_col = annotation_col )

文章图片
T6_heatmap.png

作业7
下载数据集GSE24673的表达矩阵计算样本的相关性并且绘制热图，需要标记上样本分组信息

rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F)gset <- AnnoProbe::geoChina('GSE24673') eSet <- gset[[1]] exprSet <-exprs(eSet) group_list <- read.table('Q7.txt') rownames(group_list) <- group_list[,1] group_list <- group_list[,-1] gl <- data.frame(groups = group_list) rownames(gl) <- colnames(exprSet) names(group_list) <- 'groups' dim(exprSet)exprSet <- exprSet[apply(exprSet,1,function(x) sum(x>0)>5),]if (!require(edgeR)) { BiocManager::install('edgeR') } exprSet <- log(edgeR::cpm(exprSet)+1) exprSet <- exprSet[names(sort(apply(exprSet,1,mad),decreasing = T)[1:500]),] M <- cor(log2(exprSet+1)) pheatmap::pheatmap(M,annotation_col = gl,filename = 'Q7_heatmap.png')

文章图片
Q7_heatmap-2.png

作业8
找到 GPL6244 platform of Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array 对应的R的bioconductor注释包，并且安装它！

options()$repos options()$BioC_mirror options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) BiocManager::install("请输入自己找到的R包",ask = F,update = F) options()$repos options()$BioC_mirror

参考：http://www.bio-info-trainee.com/1399.html


文章图片
image.png

if (!require(hugene10sttranscriptcluster.db)) { BiocManager::install("hugene10sttranscriptcluster.db") } library(hugene10sttranscriptcluster.db)

作业9
下载数据集GSE42872的表达矩阵，并且分别挑选出所有样本的(平均表达量/sd/mad/)最大的探针，并且找到它们对应的基因。

rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F)library(AnnoProbe) library(Biobase) gset <- geoChina('GSE42872') eSet <- gset[[1]] exprSet <-exprs(eSet) library(hugene10sttranscriptcluster.db) IDs <- toTable(hugene10sttranscriptclusterSYMBOL)IDs_means_max <- sort(apply(exprSet,1,mean),decreasing = T)[1] names(IDs_means_max) #[1] "7978905" IDs_sd_max <- sort(apply(exprSet,1,sd),decreasing = T)[1] names(IDs_sd_max) #[1] "8133876" IDs_mad_max <- sort(apply(exprSet,1,mad),decreasing = T)[1] names(IDs_mad_max) #[1] "8133876" table(IDs$probe_id == names(IDs_means_max)) #FALSE #19814 table(IDs$probe_id == names(IDs_sd_max)) #FALSETRUE #198131 IDs[IDs$probe_id == names(IDs_sd_max),] #probe_id symbol #164638133876CD36 table(IDs$probe_id == IDs_mad_max) #FALSETRUE #198131 #IDs[IDs$probe_id == names(IDs_mad_max),] #probe_id symbol #164638133876CD36 IDs_means <- sort(apply(exprSet,1,mean),decreasing = T) i <- 1 while (!(names(IDs_means)[i] %in% IDs$probe_id)) { i <- i+1} i #[1] 6 #平均表达量从高到低排序，前5个探针均没有对应的基因symbol names(IDs_means)[i] #[1] "7953385" IDs[IDs$probe_id==names(IDs_means)[i],] #probe_id symbol #40047953385GAPDH >

作业10
下载数据集GSE42872的表达矩阵，并且根据分组使用limma做差异分析，得到差异结果矩阵

参考：limma包的使用技巧

rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F)library(AnnoProbe) library(Biobase) gset <- geoChina('GSE42872') eSet <- gset[[1]] exprSet <-exprs(eSet) pd <- pData(eSet) group_list <- c(rep('Control',3),rep('Vemurafenib',3)) group_list <- c(rep('Control',3),rep('Vemurafenib',3)) group_list <- data.frame(group_list) rownames(group_list) <- colnames(exprSet) library(limma) design <- model.matrix(~0+as.factor(group_list$group_list)) colnames(design)<-c('Control','Vemurafenib') fit <- lmFit(exprSet,design) contrast.matrix <- makeContrasts(Control-Vemurafenib,levels = design) fit2 <- contrasts.fit(fit,contrast.matrix) fit2 <- eBayes(fit2) DEG <- topTable(fit2,coef = 1,n=Inf) nrDEG <- na.omit(DEG)#Visualization p_thred <- 0.05 logFC_thred <- 2 p4draw <- function(DEG,p_thred,logFC_thred) { pp <- data.frame(symbols=rownames(DEG), logFC=DEG$logFC, P.Value=https://www.it610.com/article/DEG$P.Value) pp$groups = ifelse(pp$P.Value> p_thred, "stable", ifelse(pp$logFC > logFC_thred, "up", ifelse(pp$logFC < -logFC_thred, "down", "stable"))) return(pp) } pp <- p4draw(nrDEG,p_thred,logFC_thred) table(pp$groups) #down stableup #923314461 library(ggplot2) drawVolcano <- function(pp){ g = ggplot(data = https://www.it610.com/article/pp, aes(x = logFC, y = -log10(P.Value), color = groups)) + geom_point(alpha = 0.4, size = 1.75) + geom_vline(xintercept = c(-2,2),lty=3,lwd=0.8) + geom_hline(yintercept=-log10(0.05),lty=3,lwd=0.8) + xlim(c(-7,7)) + theme_set(theme_set(theme_bw(base_size = 20))) + labs(x="log2 fold change",y="-log10 p-value",title="GSE42872_DEG_Volcano") + theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5)) + scale_colour_manual(values = c("blue","black", "red")) + theme(legend.title = element_blank()) return(g) } drawVolcano(pp)

文章图片

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