本系列主要定期集中記錄一些實(shí)用的生信操作

1. 第一列作為行名截粗，構(gòu)建數(shù)值矩陣

假如我剛讀取了一個(gè)表達(dá)譜矩陣gene_exp佳窑，第一列為基因名，其余列為基因表達(dá)量

> gene_exp
  genes expression_1 expression_2
1     a            1            3
2     b            2            5
3     c            1            3
4     d            2            5
5     e            1            3
6     f            2            5
> str(gene_exp) # 看看每列的數(shù)據(jù)類型
'data.frame':   6 obs. of  3 variables:
 $ genes       : chr  "a" "b" "c" "d" ...
 $ expression_1: num  1 2 1 2 1 2
 $ expression_2: num  3 5 3 5 3 5

然后就可以將第一列作為行名

library(tibble)
gene_exp<-column_to_rownames(.data=gene_exp,var ="genes") # var為第一列的列名

如果有時(shí)候举农，從第二列開始是字符串型

> str(gene_exp)
'data.frame':   6 obs. of  3 variables:
 $ genes       : chr  "a" "b" "c" "d" ...
 $ expression_1: chr  "1" "2" "1" "2" ...
 $ expression_2: chr  "3" "5" "3" "5" ...

也可以一次性將轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)值型變量

gene_exp[,c(2,ncol(gene_exp))] <- apply(gene_exp[,c(2,ncol(gene_exp))],MARGIN = 2,FUN = as.numeric)
> str(gene_exp)
'data.frame':   6 obs. of  3 variables:
 $ genes       : chr  "a" "b" "c" "d" ...
 $ expression_1: num  1 2 1 2 1 2
 $ expression_2: num  3 5 3 5 3 5

其中：
gene_exp[,c(2,ncol(gene_exp))]為需要轉(zhuǎn)換的區(qū)域蔫浆，這里表示第2到n列，n為最大列數(shù)
MARGIN = 1灸眼，表示處理行卧檐， = 2 表示處理列
FUN，批量實(shí)現(xiàn)功能
as.numeric焰宣，將其他類型變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量

2. 一句話解決重復(fù)基因求均值

有時(shí)候霉囚，測序結(jié)果中會出現(xiàn)重復(fù)基因

> gene_exp
  genes expression_1 expression_2
1     a            1            3
2     b            2            5
3     c            1            3
4     a            2            5
5     b            1            3
6     c            2            5

這時(shí)候把第一列作為行名時(shí)會報(bào)錯(cuò)，因?yàn)樾忻荒苡兄貜?fù)

> gene_exp<-column_to_rownames(.data=gene_exp,var ="genes")
Error in `.rowNamesDF<-`(x, value = value) : 
  duplicate 'row.names' are not allowed
In addition: Warning message:
non-unique values when setting 'row.names': ‘a(chǎn)’, ‘b’, ‘c’

因此我們可以先對重復(fù)基因求均值匕积，再將基因作為行名

gene_exp <- aggregate(x = .~genes,data=gene_exp,FUN=mean)
gene_exp <- column_to_rownames(.data=gene_exp,var ="genes")
> gene_exp
  expression_1 expression_2
a          1.5            4
b          1.5            4
c          1.5            4

完美解決~
一圖看懂aggregate函數(shù)

image

3. bioconductor 設(shè)置鏡像

在安裝bioconductor上面的包時(shí)盈罐，從國外庫中下載速度比較慢，可以使用清華的鏡像

options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor")

本期內(nèi)容到此結(jié)束闪唆，這個(gè)系列主要是將一些小技巧整理起來盅粪，方便后續(xù)使用，單獨(dú)發(fā)太少悄蕾，匯集3個(gè)發(fā)一期票顾，大家在分析過程中遇到的一些報(bào)錯(cuò)也可以私信聯(lián)系，解決后也能納入素材帆调，方便他人后續(xù)避坑

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