转录组分析r语言代码

### R语言转录组分析代码示例 以下是一个完整的R语言代码示例，用于转录组数据分析。该代码涵盖了数据导入、差异表达分析以及结果可视化等关键步骤。 ```r # 加载必要的R包 library(DESeq2) library(ggplot2) library(clusterProfiler) # 数据导入 # 假设你有一个计数矩阵文件 "count_matrix.txt" 和一个样本信息文件 "sample_info.txt" count_data <- read.csv("count_matrix.txt", row.names = 1, header = TRUE) # 计数矩阵 coldata <- read.csv("sample_info.txt", row.names = 1, header = TRUE) # 样本信息 # 创建DESeq2对象 dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = count_data, colData = coldata, design = ~ condition) # "condition" 是样本信息中的分组变量 # 预处理和标准化 dds <- DESeq(dds) # 差异表达分析 res <- results(dds) resOrdered <- res[order(res$padj),] # 按调整后的p值排序 # 导出差异基因列表 write.csv(as.data.frame(resOrdered), file = "differential_genes.csv") # 绘制火山图 volcano_plot <- ggplot(as.data.frame(resOrdered), aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) + geom_point() + theme_minimal() + labs(title = "Volcano Plot", x = "Log2 Fold Change", y = "-log10 Adjusted P-value") print(volcano_plot) # KEGG通路富集分析 # 将基因符号转换为ENTREZID gene_ids <- bitr(rownames(resOrdered[resOrdered$padj < 0.05, ]), fromType = "SYMBOL", toType = "ENTREZID", OrgDb = "org.Hs.eg.db") # 富集分析 kegg_enrich <- enrichKEGG(geneIds = gene_ids$ENTREZID, organism = "hsa") # 可视化富集结果 dotplot(kegg_enrich, showCategory = 10) + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) ``` 上述代码展示了如何使用R语言进行转录组数据分析[^1]，包括数据导入、差异表达分析、结果导出以及KEGG通路富集分析[^2]。 ### 数据质控与过滤 在进行转录组分析之前，通常需要对原始数据进行质量控制和过滤。以下是一个简单的Shell脚本示例，用于运行FastQC和MultiQC工具以生成质量报告[^3]： ```bash #!/bin/bash # 定义路径 fastqc=/home/t_rna/miniconda3/envs/rna/bin/fastqc multiqc=/home/t_rna/miniconda3/envs/rna/bin/multiqc fq_dir=$HOME/project/Human-16-Asthma-Trans/data/rawdata outdir=$HOME/project/Human-16-Asthma-Trans/data/rawdata # 运行FastQC $fastqc -t 6 -o $outdir ${fq_dir}/SRR*.fastq.gz >${fq_dir}/qc.log # 整合报告 $multiqc $outdir/*.zip -o $outdir/ >${fq_dir}/multiqc.log ``` 此脚本可以帮助用户快速评估数据质量并决定是否需要进一步过滤[^3]。