遍历列以从 DESeq2 数据生成 PCA

Question

我想生成我的批量 RNAseq 数据的 PCA，由我在 DESeq2 对象“vsd”中的每个变量着色。我当前的代码如下所示（生成单个图）：

pcaData <- plotPCA(vsd, intgroup=c("Age", "BlastRate"), returnData=TRUE)
percentVar <- round(100 * attr(pcaData, "percentVar"))
ggplot(pcaData, aes(PC1, PC2, color=Age, shape=BlastRate)) +
  geom_point(size=3) +
  xlab(paste0("PC1: ",percentVar[1],"% variance")) +
  ylab(paste0("PC2: ",percentVar[2],"% variance")) +
  geom_text(aes(label=name),hjust=-.2, vjust=0) +
  ggtitle("Principal Component Analysis")

谁能建议一种循环遍历并将“年龄”与 vsd 的其他变量列交换的方法？

>head(colData(vsd),1)
DataFrame with 1 row and 14 columns
        LibSize LibDiversity PercMapped      Age SpermStatus   SpConc    SpMot Subject.Group PairedSample FertRate
       <factor>     <factor>   <factor> <factor> <character> <factor> <factor>      <factor>     <factor> <factor>
sRNA_1      Low         High       High    42-46         unk      unk      unk     Male-Male            2      Low
       BlastRate RNABatch LibPrepBatch sizeFactor
        <factor> <factor>     <factor>  <numeric>
sRNA_1       Low        1            6   0.929408

Answer 1

让我们模拟一些数据，因为您提供的示例太短，ill-formatted无法使用。我假设您的数据结构大致如下：

library(ggplot2)
library(DESeq2)

dds <- makeExampleDESeqDataSet()
colData(dds) <- cbind(colData(dds), age = runif(ncol(dds), max = 50))

dds <- DESeq(dds)
vsd <- vst(dds, nsub = 200) # 200 is for example purposes

pcaData <- plotPCA(vsd, returnData = TRUE)

接下来，我们可以 select 您想要说明的 column-names 作为字符串向量并循环遍历它们。在使用 tidyverse-style non-standard 评估时，您可以使用 .data 代词对特定列进行子集化。

vars <- tail(colnames(pcaData), 2)

plot_list <- lapply(vars, function(myvar) {
  
  ggplot(pcaData, aes(PC1, PC2, colour = .data[[myvar]])) +
    geom_point()
  
})

# Just to show that there are multiple plots
patchwork::wrap_plots(plot_list)

^{由 reprex package (v2.0.1)}

于 2022-03-09 创建

遍历列以从 DESeq2 数据生成 PCA

Loop through columns to generate PCA from DESeq2 data

loops

for-loop

r

ggplot2

pca