DEG_limma.R 差异基因分析limma

DEG_limma.R 差异基因分析limma

使用方法:

$Rscript DEG_limma.R -h
usage: DEG_limma.R [-h] -e filepath -m filepath -t treatname --control CONTROL
                   --case CASE [-f fdr] [-c fc] [-s size] [-a alpha]
                   [-X x.lab] [-Y y.lab] [-T title] [-H height] [-W width]
                   [-o path] [-p prefix]

limma analysis: https://www.omicsclass.com/article/1519

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -e filepath, --expr filepath
                        input read count file[required]
  -m filepath, --metadata filepath
                        input metadata file[required]
  -t treatname, --treatname treatname
                        treat colname in group file[required]
  --control CONTROL     set control group name[required]
  --case CASE           set case group name[required]
  -f fdr, --fdr fdr     set fdr threshold[default 0.05]
  -c fc, --fc fc        set fold change threshold[default 2]
  -s size, --size size  point size[optional,default:0.7]
  -a alpha, --alpha alpha
                        point transparency[0-1][optional,default:1]
  -X x.lab, --x.lab x.lab
                        the label for x axis[optional,default:log2FC]
  -Y y.lab, --y.lab y.lab
                        the label for y axis[optional,default:-log10(FDR)]
  -T title, --title title
                        the label for main title[optional,default:Volcano]
  -H height, --height height
                        the height of pic inches[default:5]
  -W width, --width width
                        the width of pic inches[default:5]
  -o path, --outdir path
                        output file directory[default:/share/work/fangs]
  -p prefix, --prefix prefix
                        out file name prefix[default:Volcano]


参数说明:

-e 输入基因表达矩阵文件,必须为count表达文件:
ID
TCGA-LN-A9FP-01A-31R-A38D-31
TCGA-LN-A4MQ-01A-11R-A28J-31
TCGA-IG-A3YB-01A-11R-A36D-31
TCGA-IC-A6RF-01A-13R-A336-31
TCGA-VR-A8EX-01A-11R-A36D-31
TCGA-L5-A88S-01A-11R-A36D-31
TCGA-IG-A6QS-01A-12R-A336-31
TSPAN6
1447324713192943346211091475
TNMD
18012020
DPM1
2084280727982888268318394146
SCYL3
1164233913291271941622899
C1orf112
5531686273516582355639
FGR
958136770546164570410
CFH
27342216420731757217099532956


-m metadata文件路径,样本的分组信息,第一列必须和表达文件的样本名称对应:
barcode
subtype.hclust
StromalScore
ImmuneScore
ESTIMATEScore
TumourPurity
TCGA-LN-A9FP-01A-31R-A38D-31
S1
1270.5
680.4
1951
0.62835621
TCGA-LN-A4MQ-01A-11R-A28J-31
S2
-1238
-1102
-2340
0.965989711
TCGA-IG-A3YB-01A-11R-A36D-31
S2
18.661
910.1
928.7
0.737583434
TCGA-IC-A6RF-01A-13R-A336-31
S2
-944.6
432.3
-512
0.737583434
TCGA-VR-A8EX-01A-11R-A36D-31
S2
-1693
370.8
-1323
0.91679028
TCGA-L5-A88S-01A-11R-A36D-31
S1
1282
681.7
1964
0.626899035
TCGA-IG-A6QS-01A-12R-A336-31
S1
-322.6
946.1
623.5
0.767082658


-t subtype.hclust   --case S1 --control  S2
指定metadata 分组列名,分组里面的比较组名字,如果分组名字有空格,应该用引号引起来:"Stage IA"

--fdr 0.05 --fc 2
设置差异基因的筛选条件:显著性和差异倍数(默认fdr=0.05,fold change=2)


使用举例:

$$Rscript DEG_limma.R -e TCGA-ESCA_gene_expression_Counts.tsv \
> --fdr 0.05 --fc 2 -m metadata.group.tsv -t subtype.hclust \
> --case S1 --control S2 -p S1_vs_S2.limma


结果展示:

火山图:attachments-2021-07-fisDbbpa610214beaef52.png

  • 发表于 2021-07-29 10:41
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