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      • Case study n. 3: Integration of methylation and expression for ACC

      Case study n. 3: Integration of methylation and expression for ACC

      • 发布者 weinfoauthor
      • 分类 未分类
      • 日期 2020年1月9日
      • 评论 0评论

      开始接触TCGA数据,想学习如何下载、处理、分析这些数据。在目前的常用分析包中选中了R包TCGAbiolinks。 下面就记录过程,实际上本身TCGAbiolinks的官方教程就比较完整,我就按照官方教程学习如何处理然后整合weinfo提供的docker封装环境进行的分析。

      # 1
      library(TCGAbiolinks)
      library(SummarizedExperiment)
      #-----------------------------------
      # STEP 1: Search, download, prepare |
      #-----------------------------------
      # 1.1 - DNA methylation
      # ----------------------------------
      query.met <- GDCquery(project = "TCGA-ACC",
                            legacy = TRUE,
                            data.category = "DNA methylation",
                            platform = "Illumina Human Methylation 450")
      GDCdownload(query.met)
      
      acc.met <- GDCprepare(query = query.met,
                            save = TRUE,
                            save.filename = "accDNAmet.rda",
                            summarizedExperiment = TRUE)
      
      #-----------------------------------
      # 1.2 - RNA expression
      # ----------------------------------
      query.exp <- GDCquery(project = "TCGA-ACC",
                            legacy = TRUE,
                            data.category = "Gene expression",
                            data.type = "Gene expression quantification",
                            platform = "Illumina HiSeq",
                            file.type = "results")
      GDCdownload(query.exp)
      acc.exp <- GDCprepare(query = query.exp, save = TRUE, save.filename = "accExp.rda")
      
      # 2
      # na.omit
      acc.met <- subset(acc.met,subset = (rowSums(is.na(assay(acc.met))) == 0))
      
      # Volcano plot
      acc.met <- TCGAanalyze_DMR(acc.met, groupCol = "subtype_MethyLevel",
                                 group1 = "CIMP-high",
                                 group2="CIMP-low",
                                 p.cut = 10^-5,
                                 diffmean.cut = 0.25,
                                 legend = "State",
                                 plot.filename = "CIMP-highvsCIMP-low_metvolcano.png")
      
      # 3
      #-------------------------------------------------
      # 2.3 - DEA - Expression analysis - volcano plot
      # ------------------------------------------------
      acc.exp.aux <- subset(acc.exp,
                            select = colData(acc.exp)$subtype_MethyLevel %in% c("CIMP-high","CIMP-low"))
      
      idx <- colData(acc.exp.aux)$subtype_MethyLevel %in% c("CIMP-high")
      idx2 <- colData(acc.exp.aux)$subtype_MethyLevel %in% c("CIMP-low")
      
      dataPrep <- TCGAanalyze_Preprocessing(object = acc.exp.aux, cor.cut = 0.6)
      
      dataNorm <- TCGAanalyze_Normalization(tabDF = dataPrep,
                                            geneInfo = geneInfo,
                                            method = "gcContent")
      
      dataFilt <- TCGAanalyze_Filtering(tabDF = dataNorm,
                                        qnt.cut = 0.25,
                                        method='quantile')
      
      dataDEGs <- TCGAanalyze_DEA(mat1 = dataFilt[,idx],
                                  mat2 = dataFilt[,idx2],
                                  Cond1type = "CIMP-high",
                                  Cond2type = "CIMP-low",
                                  method = "glmLRT")
      
      TCGAVisualize_volcano(x = dataDEGs$logFC,
                            y = dataDEGs$FDR,
                            filename = "Case3_volcanoexp.png",
                            x.cut = 3,
                            y.cut = 10^-5,
                            names = rownames(dataDEGs),
                            color = c("black","red","darkgreen"),
                            names.size = 2,
                            xlab = " Gene expression fold change (Log2)",
                            legend = "State",
                            title = "Volcano plot (CIMP-high vs CIMP-low)",
                            width = 10)
      
      # 4 这部分很可惜作者也已经指出不再支持了
      #------------------------------------------
      # 2.4 - Starburst plot
      # -----------------------------------------
      # If true the argument names of the geenes in circle 
      # (biologically significant genes, has a change in gene
      # expression and DNA methylation and respects all the thresholds)
      # will be shown
      # these genes are returned by the function see starburst object after the function is executed
      starburst <- TCGAvisualize_starburst(met = acc.met,
                                           exp = dataDEGs,
                                           genome = "hg19",
                                           group1 = "CIMP-high",
                                           group2 = "CIMP-low",
                                           filename = "startburst.png",
                                           met.platform = "450k",
                                           met.p.cut = 0.00005,
                                           exp.p.cut = 0.00005,
                                           diffmean.cut = 0.25,
                                           logFC.cut = 3,
                                           names = FALSE,
                                           height = 10,
                                           width = 15,
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