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      • 一个函数搞定肿瘤突变负荷

      一个函数搞定肿瘤突变负荷

      • 发布者 weinfoeditor
      • 分类 生信星球
      • 日期 2020年12月12日
      测试开头

      一个函数搞定肿瘤突变负荷一个函数搞定肿瘤突变负荷 今天是生信星球陪你的第768天一个函数搞定肿瘤突变负荷


         大神一句话,菜鸟跑半年。我不是大神,但我可以缩短你走弯路的半年~

         就像歌儿唱的那样,如果你不知道该往哪儿走,就留在这学点生信好不好~

         这里有豆豆和花花的学习历程,从新手到进阶,生信路上有你有我!

      0.肿瘤突变负荷(TMB)

      之前看到TMB还以为在骂人呢。后来知道这是一个随着肿瘤免疫火起来的新名词。

      定义:肿瘤基因组每个编码区域的非同义突变的总数。

      好吧,那就需要知道什么是非同义突变了。

      不导致氨基酸改变的核苷酸变异我们称为同义突变,反之则称为非同义突变

      这个应该是可以理解到的,因为密码子的简并性,有的点突变虽然发生,但并没有改变密码子所编码的氨基酸,突变了个寂寞。

      TMB的等级划分

      TMB levels are divided into three groups on FoundationOne CDx reports, including low TMB (1–5 muts/mb), intermediate TMB (6–19 muts/mb), and high TMB (≥ 20 muts/mb).出自: https://diagnosticpathology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13000-020-00971-7

      2.计算方法

      maf文件读进R语言后,一个函数即可计算,还出了个图呢。

      我用的是卵巢癌的数据。随便拿哪个maf都行。

      library(maftools)
      laml <- read.maf(maf = "OV.mutect.maf.gz")
      ## -Reading
      ## -Validating
      ## -Silent variants: 24377 
      ## -Summarizing
      ## --Mutiple centers found
      ## BI;WUGSC;BI;WUGSC--Possible FLAGS among top ten genes:
      ##   TTN
      ##   MUC16
      ##   FLG
      ##   SYNE1
      ##   HMCN1
      ##   USH2A
      ## -Processing clinical data
      ## --Missing clinical data
      ## -Finished in 6.864s elapsed (22.4s cpu)
      x = tmb(maf = laml)
      一个函数搞定肿瘤突变负荷
      image.png
      head(x)
      ##            Tumor_Sample_Barcode total total_perMB total_perMB_log
      ## 1: TCGA-29-2436-01A-01D-1526-09     5        0.10      -1.0000000
      ## 2: TCGA-10-0937-01A-02W-0420-08     6        0.12      -0.9208188
      ## 3: TCGA-36-2540-01A-01D-1526-09     6        0.12      -0.9208188
      ## 4: TCGA-10-0928-01A-02W-0420-08     7        0.14      -0.8538720
      ## 5: TCGA-57-1586-01A-02W-0633-09     7        0.14      -0.8538720
      ## 6: TCGA-13-0717-01A-01W-0371-08     8        0.16      -0.7958800

      x第三列就是TMB值了,可以用四分位数看看tmb值的分布情况:

      quantile(x$total_perMB)
      ##    0%   25%   50%   75%  100% 
      ##  0.10  1.04  1.58  2.60 22.60

      图的意思:

      横坐标没写,就是TMB排序后的样本,纵坐标是log后的TMB值,也就是x表格里的第四列。默认取log,是为了画图直观。如果你不想取log,那就设置一下参数:

      tmb(maf = laml,logScale = F)
      一个函数搞定肿瘤突变负荷
      image.png
      ##              Tumor_Sample_Barcode total total_perMB total_perMB_log
      ##   1: TCGA-29-2436-01A-01D-1526-09     5        0.10      -1.0000000
      ##   2: TCGA-10-0937-01A-02W-0420-08     6        0.12      -0.9208188
      ##   3: TCGA-36-2540-01A-01D-1526-09     6        0.12      -0.9208188
      ##   4: TCGA-10-0928-01A-02W-0420-08     7        0.14      -0.8538720
      ##   5: TCGA-57-1586-01A-02W-0633-09     7        0.14      -0.8538720
      ##  ---                                                               
      ## 432: TCGA-24-1431-01A-01D-0472-01   737       14.74       1.1684975
      ## 433: TCGA-61-2113-01A-01W-0722-08   751       15.02       1.1766699
      ## 434: TCGA-59-2349-01A-01W-0799-08   754       15.08       1.1784013
      ## 435: TCGA-20-0991-01A-03D-0428-01   781       15.62       1.1936810
      ## 436: TCGA-61-2095-01A-01W-0722-08  1130       22.60       1.3541084

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      测试结尾

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