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有誰(shuí)是用過(guò)老版本的maSigPro之后來(lái)到這里的嗎？
現(xiàn)在maSigPro包中并沒(méi)有直接叫maSigPro()的函數(shù)。通常來(lái)說(shuō)，該包中的關(guān)鍵功能函數(shù)是用來(lái)處理時(shí)序表達(dá)數(shù)據(jù)的斑胜，因此我們需要使用其他函數(shù)來(lái)替代，例如p.vector()色瘩、T.fit()伪窖、get.siggenes()等。
以下是maSigPro的典型分析流程居兆，可以使用這些函數(shù)來(lái)進(jìn)行差異表達(dá)和時(shí)序數(shù)據(jù)分析：
完整分析流程：
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設(shè)計(jì)矩陣（
make.design.matrix）：
首先，需要?jiǎng)?chuàng)建設(shè)計(jì)矩陣（design matrix）來(lái)描述你的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)竹伸。design_grp <- make.design.matrix(design = data.frame(sample = c(1, 2, 3, 4), group = c(1, 1, 2, 2)), degree = 2) -
初步差異表達(dá)分析（
p.vector）：
使用p.vector()函數(shù)來(lái)擬合線性模型并計(jì)算每個(gè)基因的P值泥栖。fit <- p.vector(mono_ave, design_grp, Q = 0.05) -
模型擬合與回歸（
T.fit）：
使用T.fit()來(lái)進(jìn)一步擬合模型，得出最終的基因表達(dá)模式勋篓。fit2 <- T.fit(fit, step.method = "backward") -
提取顯著基因（
get.siggenes）：
提取顯著差異表達(dá)的基因吧享，并可視化它們的表達(dá)模式。sig_genes <- get.siggenes(fit2, rsq = 0.7, vars = "group") -
基因可視化（
see.genes和PlotProfiles）：
可以用see.genes()和PlotProfiles()來(lái)可視化顯著基因的表達(dá)模式譬嚣。see.genes(sig_genes$group, show.fit = TRUE, dis = design_grp$dis)
代碼示例：
下面是一個(gè)完整的代碼流程示例：
# 加載 maSigPro 包
library(maSigPro)
# 創(chuàng)建設(shè)計(jì)矩陣
design_grp <- make.design.matrix(design = data.frame(sample = c(1, 2, 3, 4),
group = c(1, 1, 2, 2)),
degree = 2)
# 使用 p.vector 計(jì)算 P 值
fit <- p.vector(mono_ave, design_grp, Q = 0.05)
# 使用 T.fit 進(jìn)行回歸
fit2 <- T.fit(fit, step.method = "backward")
# 提取顯著基因
sig_genes <- get.siggenes(fit2, rsq = 0.7, vars = "group")
# 可視化顯著基因
see.genes(sig_genes$group, show.fit = TRUE, dis = design_grp$dis)
函數(shù)解釋：
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p.vector()：該函數(shù)用于擬合基因表達(dá)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的線性模型钢颂，并計(jì)算每個(gè)基因的P值。 -
T.fit()：在初步篩選后拜银，進(jìn)一步擬合模型殊鞭，并通過(guò)回歸方法篩選出差異表達(dá)基因遭垛。 -
get.siggenes()：從模型中提取顯著差異表達(dá)的基因。 -
see.genes()：可視化顯著基因的表達(dá)模式操灿。
參考文獻(xiàn)：
- Conesa, A., et al. (2006). maSigPro: a method to identify significantly differential expression profiles in time-course microarray experiments. Bioinformatics, 22(9), 1096-1102. [DOI:10.1093/bioinformatics/btl056]
