转录组和蛋白组如何关联分析？先从绘制九象限图开始

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转录组和蛋白组如何关联分析？先从绘制九象限图开始

2024-06-08 06:06| 来源: 网络整理| 查看: 265

五种常用蛋白质组学定量分析方法对比 - 知乎 (zhihu.com)

九象限图在多组学关联分析中非常重要，例如我们可以用九象限图展示“转录组+蛋白组”、“转录组+翻译组”等关联分析中不同基因的差异表达情况。通过分析两种组学数据的相关性，我们可进一步缩小候选基因的范围。

当然，之前的微信文章《Graphpad Prism能不能画九象限图？》中介绍过九象限图的画法，下面再为大家介绍一种效果更好看的画法。

1. 数据合并 #读入两个差异分析表（分别是转录组和翻译组）并合并； #设置工作目录； setwd("C:/Users/86136/Desktop/九象限图的绘制") #查看工作目录中的文件； dir() #[1] "protein_exp.csv" "RNA_exp.csv" #读入数据； RNA =read.csv("RNA_exp3.csv",header=T) protein=read.csv("protein_exp3.csv",header=T) #查看数据的维度； dim(RNA) #[1] 10565 5 #查看前6行； head(RNA) dim(protein) #[1] 7028 5 #查看前6行； head(protein)

#合并两个表格。选择表头为"id"的列进行合并(取交集)； #suffixes：如果两个表列名相同，则会在列名后加入suffixes（后缀）参数中对应的后缀； #all.x=FALSE,all.y=FALSE，表示输出的是x,y表格的交集； combine= merge(RNA,protein, by.x="id", by.y="id", suffixes = c("_RNA","_Protein") , all.x=FALSE, all.y=FALSE) #查看合并后表格的维度； dim(combine) #[1] 6657 9 #保存合并后的数据； write.csv(combine,"RNA_protein3.csv",row.names=FALSE) 2. 数据筛选 #载入相关的R包； library(dplyr) library(ggplot2) library(ggrepel) #提取用于作图的列组成新数据框； data = 1 ~ "part1379", abs(data$log2FC_RNA) < 1 & abs(data$log2FC_Protein) > 1 ~ "part28", abs(data$log2FC_RNA) > 1 & abs(data$log2FC_Protein) < 1 ~ "part46", abs(data$log2FC_RNA) < 1 & abs(data$log2FC_Protein) < 1 ~ "part5") head(data)

3. 绘制表格 #开始尝试绘图； p0

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