自己只做了幾個樣本的RNAseq測序或芯片，發(fā)愁文章里沒有什么絢麗的圖片可放？別著急，我們可以把差異分析的基因拿來做基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析，通過繪制網(wǎng)絡(luò)圖來給自己的文章增加一點(diǎn)色彩。

廢話不多說，直接進(jìn)入正題。

一、 準(zhǔn)備差異基因表達(dá)文件：diff_gene_exp.txt

差異基因計算見前期教程：
一行命令完成RNAseq差異分析+畫圖

在這里插入圖片描述

如果差異基因特別多的話，可以設(shè)置更嚴(yán)格的條件來過濾一下，如選FC 2倍以上且FDR<0.01的基因。

二、代碼準(zhǔn)備及運(yùn)行

1、復(fù)制下面代碼另存為co-exp.R，這一次不需要安裝額外的R包。

#讀取文件
data <- read.csv("diff_gene_exp.txt",header = TRUE,row.names=1, sep ="\t")
ngene <- nrow(data)

#生成空的結(jié)果矩陣
rMatrix <- matrix(ncol=4, nrow=((ngene*(ngene-1))/2))

##計算基因表達(dá)的相關(guān)性
n <-0
for(i in 1:(ngene-1)) {
    for (j in (i+1):ngene) {
        n<- n+1
        gene1 <- data[i,]
        gene2 <- data[j,]
        rMatrix[n, 1] <- rownames(data)[i]
        rMatrix[n, 2] <- rownames(data)[j]
        rMatrix[n, 3] <- cor.test(as.numeric(gene1), as.numeric(gene2),method = "pearson")$estimate
        rMatrix[n, 4] <- cor.test(as.numeric(gene1), as.numeric(gene2),method = "pearson")$p.value
        }
}

colnames(rMatrix) =  c("gene1", "gene2", "correlation","pvalue")  
write.table(rMatrix,file = "diff_gene_cor.xls",sep = "\t",row.names  = F)

大概解析一下代碼的步驟：
① 讀取文件
② 生成空的結(jié)果矩陣
③ 利用循環(huán)計算基因表達(dá)的相關(guān)性
④ 生成結(jié)果文件

2、代碼運(yùn)行

方法一：RStudio直接運(yùn)行整個co-exp.R文件夾
方法二：打開DOS運(yùn)行窗口或者linux服務(wù)器窗口，運(yùn)行命令：

Rscript co-exp.R

三、生成結(jié)果文件diff_gene_cor.xls

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第3列是相關(guān)性系數(shù)，第四列是相關(guān)性P值。

四、根據(jù)相關(guān)性系數(shù)和p值篩選基因?qū)M(jìn)行后面的繪圖

這個看具體的情況，如果相關(guān)性都特別高則把閾值設(shè)的高一點(diǎn)，如果相關(guān)性都比較低可以把閾值設(shè)置的低一點(diǎn)。我這里把過濾的文件改名為diff_gene_cor_filter.txt，格式跟上面一樣。

五、cytoscape繪圖

1、導(dǎo)入diff_gene_cor_filter.txt文件
File 一> import 一> network from file

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點(diǎn)擊：OK

2、導(dǎo)入原來的差異分析N_vs_T_edgeR_different.csv用來根據(jù)FC或pvalue設(shè)置顏色
導(dǎo)入

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3、刪除些零碎或不想展示的點(diǎn)，為了最后展示圖更美觀。
Shift+鼠標(biāo)選中 一> Edit一>Cut

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4、設(shè)置node （包括顏色、形狀、字體大小等），自己可以設(shè)置不同的值看看效果。
注意左下角選node

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顏色設(shè)置示例：這里選中l(wèi)ogFC來設(shè)置顏色，也可以選擇其他的如FDR值。
Style 一> Fill Color 一> Column

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4、計算Degree，最后點(diǎn)OK就行。

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然后根據(jù)Degree設(shè)置圈的大小

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5、設(shè)置線條Edge。
注意左下角選Edge，這里的線條粗細(xì)用相關(guān)性pvalue來展示，pvalue越小線越粗。

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6、最后導(dǎo)出圖片

image

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最終效果圖：

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注：紅色上調(diào)基因，綠色是下調(diào)基因。

到這里分析就結(jié)束了，如果您還想了解更多關(guān)于cytoscape繪圖的細(xì)節(jié)，建議直接到cytoscape官網(wǎng)上學(xué)習(xí)相關(guān)的教程，操作的時候每個選項都點(diǎn)一點(diǎn)看看有什么變化。

cytoscape官網(wǎng)教程地址：https://github.com/cytoscape/cytoscape-tutorials/wiki

歡迎關(guān)注簡生信！

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