一个闪亮的应用程序可视化的DESeq2结果

从头开始实现

首先，我们运行DESeq2分析气道数据集:

图书馆(气管)数据(气管)气道图书馆(DESeq2)DESeqDataSet(se,设计=～敏捷)rowSums（计数(dds))> =10dds [,]＄敏捷=relevel(dds＄敏捷,ref =“untrt”）DESeq(dds)结果(dds)as.data.frame(res)

因为我们使用InteractiveComplexHeatmap包裹，我们从热图开始。以下是这款闪亮应用的想法:

1. 应用程序从热图开始，热图显示了显著差异表达的基因。
2. 当从热图中进行选择时，所选基因在ma图和火山图中突出显示，因此很容易对应这些基因的基均值、log2倍变化和fdr。
3. 还应该有一个表，其中包含来自所选基因的DESeq2分析的统计数据。
4. 热图可以通过不同的截断来重新生成，以选择重要基因。

我们首先定义几个函数:

1. make_heatmap ():制作特定截断点下的差异基因热图。
2. make_maplot ():绘制ma图，高亮选中基因的一个子集。
3. make_volcano ():绘制火山图，高亮选定基因的子集。

make_maplot ()而且make_volcano ()基本上是散点图，它们的定义非常相似。

热图只包含差异基因的信息，也就是说，所有的指数捕获InteractiveComplexHeatmap只局限于差异基因的基质。在make_maplot ()而且make_volcano ()，他们期望基因的指标来自于完整的基因集，因此，我们创建了一个环境变量env这样就节省了差异基因在功能上的完备性和共享性。

图书馆(InteractiveComplexHeatmap)图书馆(ComplexHeatmap)图书馆(circlize)图书馆(GetoptLong)new.env（）函数（罗斯福=0.01，base_mean =0，log2fc =0){res＄padj< =罗斯福＆res＄baseMean> =base_mean＆腹肌(res＄log2FoldChange)> =log2fc;l (is.na(左)]=假如果（总和(左)= =0）返回（零）计数(dds,归一化=真正的）m [l]＄row_index =哪一个(左)的热图（t（规模（t(m))),name =“z分数”，top_annotation =HeatmapAnnotation（敏捷=colData(dds)＄敏捷,sizeFactor =anno_points（colData(dds)＄sizeFactor)show_row_names =假，show_column_names =假，row_km =2，column_title =paste0（总和(左)," FDR <的显著基因"罗斯福)show_row_dend =假）+的热图（log10(res＄baseMean [l]+1)，show_row_names =假，宽度=单位（5，“毫米”)，name =“log10 (baseMean + 1)”，show_column_names =假）+的热图(res＄log2FoldChange [l],show_row_names =假，宽度=单位（5，“毫米”)，name =“log2FoldChange”，show_column_names =假，坳=colorRamp2（c（-2，0，2)，c（“绿色”，“白色”，“红色”）））画(ht,merge_legend =真正的）#突出显示一些基因的ma图函数(res,突出=零){代表（“# 00000020”，nrow(res))代表（0．5，nrow(res))的名字(col) =rownames(res)的名字(cex) =rownames(res)如果（！is.null(强调)){“红色”1res＄baseMeanres＄log2FoldChange>2] =2<－2] =－2= =“红色”＆y<0] =“暗绿色”票面价值（3月=c（4，4，1，1）)suppressWarnings（情节(x, y,坳=上校,pch =ifelse(res＄log2FoldChange>2|res＄log2FoldChange<－2，1，16)，cex =cex,日志=“x”，xlab =“baseMean”，ylab =log2倍变化）#突出一些基因的火山图函数(res,突出=零){代表（“# 00000020”，nrow(res))代表（0．5，nrow(res))的名字(col) =rownames(res)的名字(cex) =rownames(res)如果（！is.null(强调)){“红色”1res＄log2FoldChange-log10(res＄padj)= =“红色”＆x<0] =“暗绿色”票面价值（3月=c（4，4，1，1）)suppressWarnings（情节(x, y,坳=上校,pch =16，cex =cex,xlab =log2倍变化，ylab =“log10(罗斯福)”）
    
图书馆(亮)图书馆(shinydashboard)dashboardBody（fluidRow（列（宽度=4，盒子（title =“差热图”，宽度=零，solidHeader =真正的，状态=“主”，originalHeatmapOutput（“ht”，身高=800，遏制=真正的）列（宽度=4，id =“column2”，盒子（title =“Sub-heatmap”，宽度=零，solidHeader =真正的，状态=“主”，subHeatmapOutput（“ht”，title =零，遏制=真正的）盒子（title =“输出”，宽度=零，solidHeader =真正的，状态=“主”，HeatmapInfoOutput（“ht”，title =零）盒子（title =“注意”，宽度=零，solidHeader =真正的，状态=“主”，htmlOutput（“注意”）列（宽度=4，盒子（title =“MA-plot”，宽度=零，solidHeader =真正的，状态=“主”，plotOutput（“ma_plot”）盒子（title =“Volcanno阴谋”，宽度=零，solidHeader =真正的，状态=“主”，plotOutput（“volcanno_plot”）盒子（title =“所选基因结果表”，宽度=零，solidHeader =真正的，状态=“主”，DTOutput（“res_table”）＄风格（＂.content-wrapper， .right side {overflow-x:汽车;｝.content {min-width: 1500 px;｝＂）
    
图书馆(DT)图书馆(GetoptLong)# for qq()函数函数(df，输入，输出，会话){独特的（unlist(df＄row_index))env＄row_index [row_index]“ma_plot”]] =renderPlot({make_maplot(res,选择)“volcanno_plot”]] =renderPlot({make_volcano(res,选择)“res_table”]] =renderDT（formatRound（数据表(res[选中,c（“baseMean”，“log2FoldChange”，“padj”)),rownames =真正的)，列=1：3.，数字=3.）“注意”]] =renderUI({如果（！is.null(df)) {超文本标记语言（qq（
 Output中捕获的行指数仅对应于差异基因的矩阵。要获得原始矩阵中的行索引，您需要执行:< >之前L = res$padj <= @{input$fdr} &res$baseMean >= @{输入$base_mean} &abs(res$log2FoldChange) >= @{input$log2fc}l[is.na(l)] = FALSE(左)[row_index]< / >之前
，其中res是来自DESeq2分析的完整数据帧，row_index是row_index列，从Output.
"）)
    
dashboardPage（dashboardHeader（title =“DESeq2结果”)，dashboardSidebar（selectInput（“罗斯福”，标签=“fdr的截止日期:”，c（“0.001”＝0.001，“0.01”＝0.01，“0.05”＝0.05)),numericInput（“base_mean”，标签=“最小基础平均值:”，值=0)，numericInput（“log2fc”，标签=“最小腹肌(log2倍变化):”，值=0)，actionButton（“过滤”，标签=“生成的热图”）
    
函数(输入，输出，会话){observeEvent(输入＄过滤器,{make_heatmap（罗斯福=as.numeric(输入＄罗斯福),base_mean =输入＄base_mean,log2fc =输入＄log2fc)如果（！is.null(ht)) {makeInteractiveComplexHeatmap(输入，输出，会话，ht，“ht”，brush_action =brush_action)其他的｛#热图图的ID被编码为@{heatmap_id}_heatmap，因此，它在这里是ht_heatmap。＄ht_heatmap =renderPlot({grid.newpage（）grid.text（“过滤后不存在行。”）ignoreNULL =假）
    
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