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差异分析三巨头 —— DESeq2、edgeR 和 limma 包 | 附完整代码 + 注释
作者：Guff_9hys | 2024-07-21 07:28:20
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deseq2
前面碎碎念
大家！请！注意！这是重制版！
突然有一天，收到了我可爱的粉丝朋友的消息！
幸好及时发现！希望没有给大家造成不可挽回的损失！非常抱歉呜呜呜呜呜哇哇哇哇哇哇哇哇呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜哇哇哇哇！！！！！
在之前的差异分析分享内容中，我少写了一个参数，呐！就在这里：
这里还需要一个分组信息，也就是group = ，这样不对！而且还会导致这步发生报错！像下面这样：
这样出来的结果当然就不对啦！
现在这波是重制版！已经修正了之前的问题！非常抱歉给大家带来困扰！希望没有造成不可挽回的损失！
我不知道该怎么提醒大家，单纯重新推送又怕以前收藏的小伙伴们看不到，我抓耳挠腮左思右想，还是决定删除之前的文章，再次推送重制版，这样收藏的小伙伴们也有机会发现！
再次向大家表示诚挚的歉意！超级抱歉！
我的碎碎念结束啦！下面我们进入正文部分！
正文开始
前面我们介绍了看完还不会来揍/找我 | TCGA 与 GTEx 数据库联合分析 | 附完整代码 + 注释，很多粉丝朋友私信想要我分享一下如何利用得到的混合矩阵进行差异表达分析，那今天我们就一鼓作气！把最最最经典的三个差异分析工具 —— DESeq2, edgeR 和 limma 包，以及如何通过得到的差异基因绘制火山图、热图等等，给大家进行一个详细的介绍！
本文涉及内容：
- DESeq2、edgeR 和 limma 包的原理和使用
- 通过三种包进行差异分析得到的结果比较
- 使用差异基因绘制火山图和热图
另外，如果小伙伴们精力充足的话，还有个小tips想推荐给大家：别再用DEseq2和edgeR进行大样本差异表达基因分析了
本文所用到的数据和代码，我已经上传到了 GitHub，有需要的话，大家可以在公众号后台回复差异分析即可获得存放数据的链接，很多需要注意的问题也会在代码注释中进行详细说明。不过我在分享过程中也会把每一步的输入数据和输出结果进行展示，大家可以作为参考并调整自己的数据格式，然后直接用自己的数据跑，也是没有任何问题的！
如果有朋友想知道如何上传项目到 GitHub 的话，也可以看这里：使用 git 命令行上传项目到 GitHub（以 R 包为例）
差异分析三巨头 —— DESeq2、edgeR 和 limma 包
DESeq2、edgeR 和 limma 三大包可以说是做转录组差异分析的金标准，大多数转录组的文章都是用这三个 R 包进行差异分析的。
首先，做差异分析需要的数据有：表达矩阵和分组信息。
表达矩阵和分组信息准备
表达矩阵
之前我们在看完还不会来揍/找我 | TCGA 与 GTEx 数据库联合分析 | 附完整代码 + 注释中得到的是 FPKM 值的基因表达矩阵，但 DESeq2、edgeR 和 limma 包都建议使用 Counts，也就是原始计数数据作为输入进行分析，最好不要使用 FPKM、TPM 等归一化后的数据（关于这三个包的原理和输入数据类型等内容，在本文的后半部分会进行详细介绍）。
比如 FPKM（Fragments Per Kilobase Million），它是一种表达基因表达量的方法，是基于每个基因的长度和测序深度进行计算得出的。虽然 FPKM 在表达基因相对丰度上很有用，但由于涉及到测序深度等因素，它并不适用于差异分析。DESeq2 和 edgeR 等方法需要考虑样本之间的技术变异性和测序深度差异，所以需要原始的基因计数数据，也就是 Counts 矩阵。
深度差异，所以需要原始的基因计数数据，也就是 Counts 矩阵。
想详细了解这几个数据类型的区别可以查看：
不过，Counts 矩阵是不能直接拿来做差异分析的，这 3 个包都有各自的针对 Counts 矩阵的处理方法。
当然，如果想要对这仨差异分析包进行更深入的了解，强烈建议大家去查看官方说明书！它们的官方介绍链接我放在这里啦！
- DESeq2：https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DESeq2/inst/doc/DESeq2.html
- edgeR：https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/edgeR/inst/doc/edgeRUsersGuide.pdf
- limma：https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/limma/inst/doc/usersguide.pdf
既然它们仨都更建议使用 Counts 数据，那咱还能咋滴！宠着呗！好不好！
今天咱就从 UCSC Xena（http://xena.ucsc.edu/）下载需要的数据好不好，这次我们以 BRCA（乳腺癌）为例吧！从 UCSC Xena 下载数据的方法详见：看完还不会来揍/找我 | TCGA 与 GTEx 数据库联合分析 | 附完整代码 + 注释的数据准备部分。
TCGA 数据还可以通过官方下载工具 gdc-client、GDCRNATools 包等方式进行下载，这些我们会在之后进行分享。
现在，表达矩阵我们就下载好啦！那分组信息嘞！
分组信息
TCGA 数据其实只需要表达矩阵就够啦！猜猜为啥子！因为 TCGA 样本命名方式超级特别！样本 ID 的第 14、15 位就代表样本类型，如下图所示。01 到 09 表示不同类型的肿瘤样本，10 到 19 表示不同类型的正常样本，这个位置最常见的就是 01（原发性实体瘤）和 11（实体正常组织），当然，也是咱们最常用到的！
关于 TCGA 样本命名规则的详细解释，大家可以查看之前的内容：TCGA 样本命名规则详解 | 快速获取样本类型、组织来源等分组信息
至此，差异分析所需要的数据 —— 表达矩阵和分组信息，就准备完成啦！
接下来，我们就正式进入实战演练部分！
表达矩阵和分组信息整理
老规矩，关于每个步骤的解释和需要注意的问题都会在代码注释中进行详细说明。
################## 差异分析三巨头 —— DESeq2, edgeR 和 limma 包 ################# # 加载要用到的包，大家如果没有可以先自己安装一下 library(data.table) # 用于高效处理大数据集 library(dplyr) # 用于数据操作和转换 library(ggplot2) # 画图图 library(pheatmap) # 绘制热图 library(DESeq2) # 差异分析一号选手 library(edgeR) # 差异分析二号选手 library(limma) # 差异分析三号选手 library(tinyarray) # 用于绘制各种图表，今天用它绘制韦恩图 ############################ 表达矩阵和分组信息整理 ############################## # 我们以乳腺癌为例，数据已下载完毕，不知道的小伙伴可以查看：https://mp.weixin.qq.com/s/VUDl2PUtMVz4kO0CBPSTIg # 读取表达矩阵 exp_brca <- fread("./data/TCGA-BRCA.htseq_counts.tsv.gz", header = T, sep = '\t', data.table = F) # 查看表达矩阵，我们发现第一列是ensembl id，后面的列是样本名 head(exp_brca)[1:5, 1:5] # Ensembl_ID TCGA-E9-A1NI-01A TCGA-A1-A0SP-01A TCGA-BH-A201-01A TCGA-E2-A14T-01A # 1 ENSG00000000003.13 8.787903 12.064743 11.801304 10.723661 # 2 ENSG00000000005.5 0.000000 2.807355 4.954196 6.658211 # 3 ENSG00000000419.11 11.054604 11.292897 11.314017 11.214926 # 4 ENSG00000000457.12 10.246741 9.905387 11.117643 12.093748 # 5 ENSG00000000460.15 8.965784 10.053926 9.957102 9.503826 # 接下来我们要把 ensembl id 转换为 gene symbol，这不更方便咱们的肉眼嘛！ # 操作和我们之前在 TCGA 与 GTEx 数据库联合分析 中介绍的一致，这里就不详细写注释了哈！ # 有需要的小伙伴们可以查看：https://mp.weixin.qq.com/s/VUDl2PUtMVz4kO0CBPSTIg # ensembl id 转换为 gene symbol gene_id <- fread("./data/gencode.v22.annotation.gene.probeMap", header = T, sep = '\t', data.table = F) gene_id <- gene_id[ , c(1, 2)] exp_brca <- merge(gene_id, exp_brca, by.y = "Ensembl_ID", by.x = "id" ) head(exp_brca)[1:5, 1:5] # id gene TCGA-E9-A1NI-01A TCGA-A1-A0SP-01A TCGA-BH-A201-01A # 1 ENSG00000000003.13 TSPAN6 8.787903 12.064743 11.801304 # 2 ENSG00000000005.5 TNMD 0.000000 2.807355 4.954196 # 3 ENSG00000000419.11 DPM1 11.054604 11.292897 11.314017 # 4 ENSG00000000457.12 SCYL3 10.246741 9.905387 11.117643 # 5 ENSG00000000460.15 C1orf112 8.965784 10.053926 9.957102 # 去重 exp_brca <- distinct(exp_brca, gene, .keep_all = T) # 上面的操作是如果存在重复行，直接保留第一行 # 我们也可以对重复基因名取平均表达量再去重 # 可以用limma包中的avereps函数，或者也可以使用aggregate函数取平均 # library(limma) # exp_brca <- avereps(exp_brca, exp_brca$gene) # 还可以根据自己的需求进行过滤，去除低表达基因，关于如何去除低表达基因后面我也会专门出一期进行介绍！ # 在今天的分析中，我们也会在使用三个包进行差异分析时介绍几种去除低表达基因的方法。 # 这里简单说一下为什么要进行过滤，去除低表达基因。 # 低表达基因不仅用不到，而且会干扰结果 # 所以要去除在任何样本中都没有足够多的序列片段的基因应该从下游分析中过滤掉 # 因为： # 1. 低表达没有生物学意义 # 2. 去除低表达数据可以对数据中均值-方差关系有更精确的估计 # 3. 减少了观察差异表达下游分析中的运算量 # 把基因名转换为行名 rownames(exp_brca) <- exp_brca$gene exp_brca <- exp_brca[ , -c(1,2)] dim(exp_brca) # 58387 1217 head(exp_brca)[1:5, 1:5] # TCGA-E9-A1NI-01A TCGA-A1-A0SP-01A TCGA-BH-A201-01A TCGA-E2-A14T-01A TCGA-AC-A8OS-01A # TSPAN6 8.787903 12.064743 11.801304 10.723661 11.040290 # TNMD 0.000000 2.807355 4.954196 6.658211 6.357552 # DPM1 11.054604 11.292897 11.314017 11.214926 10.375039 # SCYL3 10.246741 9.905387 11.117643 12.093748 10.696098 # C1orf112 8.965784 10.053926 9.957102 9.503826 8.546894 # 现在我们的表达矩阵就整理完毕啦！ # 轮到分组信息咯！ # 前面我们也说到，TCGA数据通过样本ID就可以进行分组 # 不太清楚的小伙伴们可以查看：https://mp.weixin.qq.com/s/8Q7Rb7K-Mrs_fA5c5OvyqA # 选取样本名14和15位置元素，因为它们可以代表样本类型 gp <- substring(colnames(exp_brca), 14, 15) table(gp) # gp # 01 06 11 # 1097 7 113 # 可以看到只有 01、06、11 这三种 # 01 到 09 表示不同类型的肿瘤样本，10 到 19 表示不同类型的正常样本 # 01（原发性实体瘤）和 11（实体正常组织）是最常见的，06 则表示转移 # 分组 brca_tumor <- exp_brca[, as.numeric(gp) < 10] brca_normal <- exp_brca[, as.numeric(gp) >= 10] # 按顺序存储在一个矩阵中（可以方便后面画热图） exp_brca <- cbind(brca_tumor, brca_normal) group <- c(rep('tumor', ncol(brca_tumor)), rep('normal', ncol(brca_normal))) group <- factor(group, levels = c("normal", "tumor")) # 需要注意的是制作分组信息的因子向量是因子水平的前后顺序 # 在R中的统计模型中，当你创建一个因子（factor）变量来表示不同组别或条件时， # R会根据因子水平的顺序对这些组别进行编码。在很多情况下， # R会默认将因子向量的第一个水平作为参考（对照）组，然后将其他水平与这个参考组进行比较。 table(group) # group # normal tumor # 113 1104 # 可以看到正常组织占比很少，所以有时候我们会把 TCGA 和 GTEx 进行联合分析 # 需要的小伙伴可以查看：https://mp.weixin.qq.com/s/VUDl2PUtMVz4kO0CBPSTIg # 现在，我们的表达矩阵和分组信息就都整理完毕啦！
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使用三种包进行差异分析
使用 DESeq2 进行差异分析
DESeq2（Differential Expression using DESeq2）
- **原理：**DESeq2 基于负二项分布模型，考虑了基因表达数据的离散性和变异性，以及库大小差异对差异分析的影响。DESeq2 通过正态化转换和归一化来减少样本间的技术变异，然后估计基因表达的离散性。它使用负二项分布模型来鉴定差异表达基因，并校正多重检验问题。DESeq2 适用于小样本 RNA 测序数据，特别是在样本数较少的情况下表现较好，能够有效地处理样本间的差异、技术性噪音和批次效应。
- 输入数据类型： DESeq2 适用于 RNA-seq 数据，要求每个基因的表达计数。通常使用的是原始的计数矩阵，不需要进行标准化和归一化。DESeq2 要求输入数据是由整数组成的矩阵。除了可以导入 Counts 外，如果上游使用 salmon，DESeq2 官方还给出了直接导入 tximport 生成的 txi 对象的方法。
########################### 使用 DESeq2 进行差异分析 ########################### library(DESeq2) # 创建一个数据框用于存储样本的分组信息，行名为样本名，列名为分组信息 colData <- data.frame(row.names = colnames(exp_brca), group = group) colData$group <- factor(colData$group, levels = c("normal", "tumor")) head(colData) # group # TCGA-E9-A1NI-01A tumor # TCGA-A1-A0SP-01A tumor # TCGA-BH-A201-01A tumor # TCGA-E2-A14T-01A tumor # TCGA-AC-A8OS-01A tumor # TCGA-A8-A09K-01A tumor # DESeq2 要求输入数据是由整数组成的矩阵，且没有经过标准化 # 我们在Xena下载的数据是 log2(count+1)，所以需要进行处理 exp_brca_int <- 2^(exp_brca) - 1 exp_brca_int <- apply(exp_brca_int, 2, as.integer) rownames(exp_brca_int) <- rownames(exp_brca) # 构建DESeqDataSet对象，也就是dds矩阵，将基因计数数据、样本分组信息和设计矩阵关联起来 dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = exp_brca_int, # 表达矩阵 colData = colData, # 表达矩阵列名和分组信息的对应关系 design = ~ group) # group为colData中的group，也就是分组信息 # 查看一下构建好的矩阵 head(dds) # class: DESeqDataSet # dim: 6 1217 # metadata(1): version # assays(1): counts # rownames(6): TSPAN6 TNMD ... C1orf112 FGR # rowData names(0): # colnames(1217): TCGA-E9-A1NI-01A TCGA-A1-A0SP-01A ... TCGA-BH-A0DT-11A TCGA-A7-A13F-11A # colData names(1): group # 构建dds矩阵需要： # # 表达矩阵，即上述代码中的countData，就是我们前面构建的表达矩阵， # 行为基因，列为样本，中间为计算reads或者fragment得到的整数。 # # 样品信息矩阵，即上述代码中的colData，它的类型是一个dataframe（数据框）， # 行名为样本名，第一列是样品的处理情况（对照还是处理、肿瘤还是正常等），即group， # condition的类型是一个factor。 # # 差异比较矩阵，即上述代码中的design。 # 差异比较矩阵就是告诉差异分析函数是要从要分析哪些变量间的差异，简单说就是说明哪些是对照哪些是处理。 # 进行差异表达分析 dds <- DESeq(dds) # 查看结果的名称 resultsNames(dds) # [1] "Intercept" "group_tumor_vs_normal" # 提取差异表达结果，进行对比，这里contrast参数指定了对比的组别 # contrast参数必须写成下面三个元素的向量格式，且顺序不能反 res <- results(dds, contrast = c("group", rev(levels(group)))) # res <- results(dds, contrast = c("group", levels(group)[2], levels(group)[1])) # 按照padj（调整后的p值）的大小对差异结果进行排序（只有DESeq2需要，limma和edgeR会自动排好） resOrdered <- res[order(res$padj), ] # 将差异表达结果转换为数据框 DEG <- as.data.frame(resOrdered) # 去除缺失值，如果没有这一步，一些表达量很低的基因计算后会出现NA，给后续分析和绘图带来麻烦，远离麻烦！ DEG_deseq2 <- na.omit(DEG) # 输出差异表达基因结果的前几行 head(DEG_deseq2) # baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj # MMP11 17202.6279 6.254007 0.1428325 43.78560 0.000000e+00 0.000000e+00 # MYOM1 583.9590 -4.765717 0.1227604 -38.82128 0.000000e+00 0.000000e+00 # NEK2 1470.2756 4.252755 0.1121862 37.90799 0.000000e+00 0.000000e+00 # GPAM 4854.0195 -4.447354 0.1062348 -41.86346 0.000000e+00 0.000000e+00 # COL10A1 8554.3767 7.125107 0.1558805 45.70877 0.000000e+00 0.000000e+00 # AC093850.2 303.4219 5.582463 0.1538900 36.27567 3.914869e-288 2.970276e-284 # 将处理后的差异表达结果保存为R数据文件 save(DEG_deseq2, file = './data/DEG_deseq2.Rdata') # 画图图 —— 火山图和热图 load("./data/DEG_deseq2.Rdata") # 加change列,标记上下调基因，可根据需求设定阈值 logFC = 2.5 P.Value = 0.01 k1 <- (DEG_deseq2$pvalue < P.Value) & (DEG_deseq2$log2FoldChange < -logFC) k2 <- (DEG_deseq2$pvalue < P.Value) & (DEG_deseq2$log2FoldChange > logFC) DEG_deseq2 <- mutate(DEG_deseq2, change = ifelse(k1, "down", ifelse(k2, "up", "stable"))) table(DEG_deseq2$change) # down stable up # 693 43491 1339 # 火山图 p <- ggplot(data = DEG_deseq2, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(pvalue))) + geom_point(alpha = 0.4, size = 3.5, aes(color = change)) + ylab("-log10(Pvalue)")+ scale_color_manual(values = c("blue4", "grey", "red3"))+ geom_vline(xintercept = c(-logFC, logFC), lty = 4, col = "black", lwd = 0.8) + geom_hline(yintercept = -log10(P.Value), lty = 4, col = "black", lwd = 0.8) + theme_bw() p ggsave(filename = "./figure/volcano_plot_deseq2.pdf", plot = p, device = "pdf", width = 6, height = 5) dev.off() # 差异基因热图 deg_opt <- DEG_deseq2 %>% filter(DEG_deseq2$change != "stable") exp_brca_heatmap <- exp_brca %>% filter(rownames(exp_brca) %in% rownames(deg_opt)) annotation_col <- data.frame(group = group) rownames(annotation_col) <- colnames(exp_brca_heatmap) p1 <- pheatmap(exp_brca_heatmap, show_colnames = F, show_rownames = F, scale = "row", cluster_cols = F, annotation_col = annotation_col, breaks = seq(-3, 3, length.out = 100)) p1 ggsave(filename = "./figure/heatmap_plot_deseq2.pdf", plot = p1, device = "pdf", width = 5, height = 6) dev.off()
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火山图
差异基因热图
有点丑哈，都怪正常样本太少了哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈！
使用 edgeR 进行差异分析
edgeR（Empirical Analysis of Digital Gene Expression Data in R）
- 原理： edgeR 与 DESeq2类似，edgeR 也考虑了数据的离散性。它使用负二项分布模型和不同的归一化方法，如 TMM（Trimmed Mean of M values），来处理样本之间的技术变异。edgeR 使用一个假设检验框架来鉴定差异表达基因，并采用了类似于 Benjamini-Hochberg 方法的多重检验校正。edgeR 在样本较多的情况下表现较好，适用于中等规模的 RNA 测序数据，具有较高的灵敏度和精确度。
- 输入数据类型： edgeR 同样适用于 RNA-seq 数据，要求每个基因的表达计数。它也使用原始的计数矩阵，不需要进行标准化和归一化。使用 edgeR 时注意选择合适的分析算法，官方建议 bulk RNA-seq 选择 quasi-likelihood(QL) F-test tests，scRNA-seq 或是没有重复样品的数据选用 likelihood ratio test。
########################### 使用 edgeR 进行差异分析 ############################ library(edgeR) # 创建 DGEList 对象，用于存储基因表达数据和组信息，还是使用原始计数矩阵 d <- DGEList(counts = exp_brca_int, group = group) # 根据每个基因在每个样本中的 CPM（Counts Per Million）值去除低表达基因 keep <- rowSums(cpm(d) > 1) >= 2 # 或者自动过滤，去除低表达基因 # keep <- filterByExpr(d) # edgeR包中的 filterByExpr() 函数，它提供了自动过滤基因的方法，可保留尽可能多的有足够表达计数的基因。 # 此函数默认选取最小的组内的样本数量为最小样本数，保留至少在这个数量的样本中有10个或更多序列片段计数的基因。 # 过滤标准是，以最小对组内样本数为标准，（此例最小组内样本为3），如果有基因在所有样本中表达数（count） # 小于10的个数超过最小组内样本数，就剔除该基因。 # 这里补充解释一下 CPM 的含义。 # 常用的标度转换有 CPM（counts per million）、log-CPM、FPKM、RPKM 等。 # CPM 是将 Counts 转变为 counts per million，消除测序深度影响。 # log-CPM 是将 CPM 进行 log2 计算。cpm函数会在进行 log2 转换前给 CPM 值加上一个弥补值。 # 默认的弥补值是 2/L，其中 2 是“预先计数”，而 L 是样本总序列数（以百万计）的平均值， # 所以 log-CPM 值是根据 CPM 值通过 log2(CPM + 2/L) 计算得到的。 # 对于一个基因，CPM 值为 1 相当于在序列数量约 2 千万的样品中，有 20 个计数， # 或者在序列数量约 7.6 千万有 76 个计数。 table(keep) # keep # FALSE TRUE # 25318 33069 # 从 DGEList 对象中筛选出符合条件的基因 d <- d[keep, , keep.lib.sizes = FALSE] # 更新样本的库大小信息 d$samples$lib.size <- colSums(d$counts) # 归一化，TMM 方法 d <- calcNormFactors(d) # 注意：归一化并不会直接在counts数值上修改，而是归一化系数会被自动存在 d$samples$norm.factors # 顺便介绍一下归一化的意义 # 归一化不是绝对必要的，但是推荐进行归一化。 # 有重复的样本中，应该不具备生物学意义的外部因素会影响单个样品的表达 # 例如中第一批制备的样品会总体上表达高于第二批制备的样品， # 假设所有样品表达值的范围和分布都应当相似， # 需要进行归一化来确保整个实验中每个样本的表达分布都相似。 # 查看归一化后的样本信息 head(d$samples) # group lib.size norm.factors # TCGA-E9-A1NI-01A tumor 43794750 0.9861171 # TCGA-A1-A0SP-01A tumor 61792562 0.9573413 # TCGA-BH-A201-01A tumor 70855899 1.0876604 # TCGA-E2-A14T-01A tumor 84971550 0.9459312 # TCGA-AC-A8OS-01A tumor 52440840 1.1272987 # TCGA-A8-A09K-01A tumor 50575506 1.1240517 # 将归一化后的数据赋值给 dge 变量 dge = d # 创建设计矩阵，用于指定差异分析模型 design <- model.matrix(~0 + factor(group)) rownames(design) <- colnames(dge) colnames(design) <- levels(factor(group)) # 估计数据的离散度 —— common离散度、trended离散度、tagwise离散度 dge <- estimateGLMCommonDisp(dge, design) dge <- estimateGLMTrendedDisp(dge, design) dge <- estimateGLMTagwiseDisp(dge, design) # 在估计的模型基础上进行 广义线性模型 (GLM) 拟合 fit <- glmFit(dge, design) # edgeR 涉及到差异表达分析的函数有很多： exactTest、glmFit、glmLRT、glmQLFit、glmQLFTest。 # qCML估计离散度需要搭配 exact test 进行差异表达分析，对应 exactTest 函数。 # 而其他四个glm都是与GLM模型搭配使用的函数。其中，glmFit 和 glmLRT 函数是配对使用的， # 用于 likelihood ratio test (似然比检验)，而 glmQLFit和 glmQLFTest则配对用于 quasi-likelihood F test (拟极大似然F检验)。 # 使用 LRT（Likelihood Ratio Test）计算差异表达 # 注意这里的 contrast 和 DESeq2 不一样，这里我们只需要输入 c(-1, 1) 即可 # -1 对应 normal，1 对应 tumor lrt <- glmLRT(fit, contrast = c(-1, 1)) # 从 LRT 计算结果中获取前 nrow(dge) 个顶部差异表达基因 nrDEG <- topTags(lrt, n = nrow(dge)) # 将差异表达基因结果转换为数据框形式 DEG_edgeR <- as.data.frame(nrDEG) # 输出差异表达基因结果的前几行 head(DEG_edgeR) # logFC logCPM LR PValue FDR # CKM -8.405224 5.3433737 1645.910 0 0 # ACTA1 -7.062022 6.4194915 1488.602 0 0 # MYLPF -7.051955 2.4981869 2485.538 0 0 # PYGM -7.016191 3.9671784 4012.498 0 0 # TNNC2 -6.425102 3.0492200 2066.959 0 0 # ACTN3 -6.422416 0.9884571 1603.558 0 0 # 将差异表达基因结果保存到 Rdata 文件中 save(DEG_edgeR, file = './data/DEG_edgeR.Rdata') # 画图图 —— 火山图和热图 load("./data/DEG_edgeR.Rdata") # 加change列,标记上下调基因，可根据需求设定阈值 logFC = 2.5 P.Value = 0.01 k1 <- (DEG_edgeR$PValue < P.Value) & (DEG_edgeR$logFC < -logFC) k2 <- (DEG_edgeR$PValue < P.Value) & (DEG_edgeR$logFC > logFC) DEG_edgeR <- mutate(DEG_edgeR, change = ifelse(k1, "down", ifelse(k2, "up", "stable"))) table(DEG_edgeR$change) # down stable up # 634 30531 1904 # 火山图 p <- ggplot(data = DEG_edgeR, aes(x = logFC, y = -log10(PValue))) + geom_point(alpha = 0.4, size = 3.5, aes(color = change)) + ylab("-log10(Pvalue)")+ scale_color_manual(values = c("blue4", "grey", "red3"))+ geom_vline(xintercept = c(-logFC, logFC), lty = 4, col = "black", lwd = 0.8) + geom_hline(yintercept = -log10(P.Value), lty = 4, col = "black", lwd = 0.8) + theme_bw() p ggsave(filename = "./figure/volcano_plot_edgeR.pdf", plot = p, device = "pdf", width = 6, height = 5) dev.off() # 差异基因热图 deg_opt <- DEG_edgeR %>% filter(DEG_edgeR$change != "stable") exp_brca_heatmap <- exp_brca %>% filter(rownames(exp_brca) %in% rownames(deg_opt)) annotation_col <- data.frame(group = group) rownames(annotation_col) <- colnames(exp_brca_heatmap) p1 <- pheatmap(exp_brca_heatmap, show_colnames = F, show_rownames = F, scale = "row", cluster_cols = F, annotation_col = annotation_col, breaks = seq(-3, 3, length.out = 100)) p1 ggsave(filename = "./figure/heatmap_plot_edgeR.pdf", plot = p1, device = "pdf", width = 5, height = 6) dev.off()
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火山图
差异基因热图
肉眼可以看出，其实和 DESeq2 得到的结果极其类似！
使用 limma 进行差异分析
limma（Linear Models for Microarray Data）
- 原理： limma 最初是针对基因芯片数据开发的，但后来也被应用于 RNA 测序数据。limma 基于线性模型，使用加权最小二乘法来估计基因表达的差异，并通过贝叶斯方法来校正多重检验问题。limma 在处理大规模数据时表现出色，适用于高通量数据分析，如芯片和大规模RNA测序数据，能够很好地控制假阳性率。
- 输入数据类型： limma 适用于各种类型的高通量数据，包括芯片数据和 RNA-seq。它要求每个基因的表达值，可以是原始计数也可以是已经归一化的表达值。limma 进行差异分析有两种方法 ：limma-trend 和 voom。在样本测序深度相差不大时两种方法差距不大，而测序深度相差大时 voom 更有优势，因此我们一般都选择 voom 的方法进行差异分析。
########################### 使用 limma 进行差异分析 ############################ library(limma) # limma 包建议使用对数转换后的数据，其实我们从 Xena 下载的直接就是log2(count+1)后的数据， # 但是这里为了展示 limma 包内部的标准化方法的使用，我们这里还是使用原始计数矩阵作为输入数据。 exprSet <- exp_brca_int # 创建设计矩阵，指定组别信息 design <- model.matrix(~0 + factor(group)) colnames(design) = levels(factor(group)) rownames(design) = colnames(exprSet) # 创建 DGEList 对象 dge <- DGEList(counts = exprSet, group = group) # 这里我们使用上面提到的 filterByExpr() 进行自动过滤，去除低表达基因 keep <- filterByExpr(dge) dge <- dge[keep, , keep.lib.sizes = FALSE] # 归一化，得到的归一化系数被用作文库大小的缩放系数 dge <- calcNormFactors(dge) # 使用 voom 方法进行标准化 v <- voom(dge, design, plot = TRUE, normalize = "quantile") # 如果是芯片数据、TPM数据或已标准化的数据，不需要再进行标准化，可直接从这里开始进行差异分析 # 使用线性模型进行拟合 fit <- lmFit(v, design) # 和上面两个包一样，需要说明是谁比谁 con <- paste(rev(levels(group)), collapse = "-") con # [1] "tumor-normal" # 创建对比矩阵 cont.matrix <- makeContrasts(contrasts = c(con), levels = design) fit2 <- contrasts.fit(fit, cont.matrix) fit2 <- eBayes(fit2) # 获取差异表达基因结果 tempOutput <- topTable(fit2, coef = con, n = Inf) DEG_limma_voom <- na.omit(tempOutput) head(DEG_limma_voom) # logFC AveExpr t P.Value adj.P.Val B # FIGF -5.984847 -0.7193930 -51.67041 1.843289e-309 4.938355e-305 698.5939 # CA4 -6.844833 -2.5701167 -44.96985 3.340380e-261 4.474605e-257 587.5876 # PAMR1 -3.989305 2.3605059 -44.85958 2.161519e-260 1.665003e-256 585.9261 # LYVE1 -4.786578 1.3531474 -44.85132 2.485914e-260 1.665003e-256 585.7724 # CD300LG -6.537456 -0.0898487 -43.57667 6.384798e-251 3.421102e-247 564.1320 # SDPR -4.600471 2.7186631 -43.38389 1.712581e-249 7.646961e-246 560.8745 # 将差异表达基因结果保存到 Rdata 文件中 save(DEG_limma_voom, file = './data/DEG_limma_voom.Rdata') # 画图图 —— 火山图和热图 load("./data/DEG_limma_voom.Rdata") # 加change列,标记上下调基因，可根据需求设定阈值 logFC = 2.5 P.Value = 0.01 k1 <- (DEG_limma_voom$P.Value < P.Value) & (DEG_limma_voom$logFC < -logFC) k2 <- (DEG_limma_voom$P.Value < P.Value) & (DEG_limma_voom$logFC > logFC) DEG_limma_voom <- mutate(DEG_limma_voom, change = ifelse(k1, "down", ifelse(k2, "up", "stable"))) table(DEG_limma_voom$change) # down stable up # 749 25664 378 # 火山图 p <- ggplot(data = DEG_limma_voom, aes(x = logFC, y = -log10(P.Value))) + geom_point(alpha = 0.4, size = 3.5, aes(color = change)) + ylab("-log10(Pvalue)")+ scale_color_manual(values = c("blue4", "grey", "red3"))+ geom_vline(xintercept = c(-logFC, logFC), lty = 4, col = "black", lwd = 0.8) + geom_hline(yintercept = -log10(P.Value), lty = 4, col = "black", lwd = 0.8) + theme_bw() p ggsave(filename = "./figure/volcano_plot_limma_voom.pdf", plot = p, device = "pdf", width = 6, height = 5) dev.off() # 差异基因热图 deg_opt <- DEG_limma_voom %>% filter(DEG_limma_voom$change != "stable") exp_brca_heatmap <- exp_brca %>% filter(rownames(exp_brca) %in% rownames(deg_opt)) annotation_col <- data.frame(group = group) rownames(annotation_col) <- colnames(exp_brca_heatmap) p1 <- pheatmap(exp_brca_heatmap, show_colnames = F, show_rownames = F, scale = "row", cluster_cols = F, annotation_col = annotation_col, breaks = seq(-3, 3, length.out = 100)) p1 ggsave(filename = "./figure/heatmap_plot_limma_voom.pdf", plot = p1, device = "pdf", width = 5, height = 6) dev.off()
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差异基因热图
看起来好像比前两个包得到的差异基因少一丢丢，热图也似乎区分更明显。
我们把它们放一起，方便肉眼对比！
结果还是有点差异在的哈！但是没有谁对谁错之分！只是算法不同而已！
我们简单总结一下：
| R 包 | 输入数据类型 | 适用于 | 数学模型 |
|---|---|---|---|
| DESeq2 | 原始计数数据 | 高通量测序数据 | 负二项分布模型 |
| edgeR | 原始计数数据 | 高通量测序数据 | 负二项分布模型 |
| limma | log 后的计数数据 | 标准化之后的测序数据、芯片数据 | 线性模型，通常假设基因表达数据服从正态分布 |
- limma 包做差异分析要求数据满足正态分布或近似正态分布，如基因芯片、TPM 格式的高通量测序数据。
- 通常认为 Counts 数据不符合正态分布而服从泊松分布。所以对于 Counts 数据来说，用 limma 包进行差异分析，误差较大。
- edgeR 差异分析速度快，得到的基因数目比较多，假阳性高（实际不差异，结果差异）；DESeq2 差异分析速度慢，得到的基因数目比较少，假阴性高（实际差异，结果不差异）。
- DESeq2 更关注在小样本条件下的差异分析，提供了一些特有的统计模型和方法。edgeR 强调对技术性噪音和样本之间的变异性进行建模，特别适用于样本数量较大的数据集。limma 则是一种通用的差异分析方法，适用于各种高通量表达数据，不仅适用于 RNA-seq 数据，也适用于其他类型的表达数据，如芯片数据。
我们继续看看这三种差异分析结果的相关性和差异基因的重叠情况如何！
通过三种包进行差异分析得到的结果比较
那这三个包进行差异分析后得到的结果有什么不同吗！差异基因的重叠情况又如何嘞！我们来瞅瞅！
################### 通过三种包进行差异分析得到的结果比较 ####################### # 定义函数挑选差异基因 deg_filter <- function(df){ rownames(df)[df$change != "stable"] } # 取交集 all_degs <- intersect(intersect(deg_filter(DEG_deseq2), deg_filter(DEG_edgeR)), deg_filter(DEG_limma_voom)) # 依据三个包得到的差异基因绘制韦恩图 all_degs_venn <- list(DESeq2 = deg_filter(DEG_deseq2), edgeR = deg_filter(DEG_edgeR), limma = deg_filter(DEG_limma_voom)) all_degs_venn <- draw_venn(all_degs_venn, "ALL DEGs") all_degs_venn ggsave(filename = "./figure/all_degs_venn.pdf", plot = all_degs_venn, device = "pdf", width = 5, height = 5) # 绘制共同差异基因的热图 exp_brca_heatmap <- exp_brca %>% filter(rownames(exp_brca) %in% all_degs) annotation_col <- data.frame(group = group) rownames(annotation_col) <- colnames(exp_brca_heatmap) p1 <- pheatmap(exp_brca_heatmap, show_colnames = F, show_rownames = F, scale = "row", cluster_cols = F, annotation_col = annotation_col, breaks = seq(-3, 3, length.out = 100)) p1 ggsave(filename = "./figure/heatmap_plot_all_degs.pdf", plot = p1, device = "pdf", width = 5, height = 6) dev.off()
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韦恩图
差异基因热图
嗯！还是有交集的！还不少！如果大家希望筛选到的差异基因更严格更可靠，可以选择三种方法取交集的结果进行后续分析。
另外，还有个小tips想推荐给大家：别再用DEseq2和edgeR进行大样本差异表达基因分析了
那么到这里，我们完成了基因差异分析的步骤，得到了不同分组间的差异基因相关信息。接下来，就可以对差异分析进行后续分析啦！比如富集分析、生存分析等等！
咱们浅浅期待一下！
结尾碎碎念
那今天的分享就到这里啦！我们下期再见哟！
最后顺便给自己推荐一下嘿嘿嘿！
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蟹蟹你们的喜欢和支持！！！
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后续这个链接可能会更新，如果小伙伴点开它之后发现，咦，怎么失效啦！不要慌！咱们辛苦一下动动小手去公众号主页的作者精选那里，会有一篇同名的文章，点进去就是啦！
参考资料
- https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DESeq2/inst/doc/DESeq2.html
- https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/edgeR/inst/doc/edgeRUsersGuide.pdf
- https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/limma/inst/doc/usersguide.pdf
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/518142469
- https://www.jianshu.com/p/0165de6fac90
- https://mp.weixin.qq.com/s/TZEx1ppxq0iquvq0pW4L4A
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/30350531
- https://mp.weixin.qq.com/s/GbrxiHZ-seXO6K_OvJILLg
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/250974725
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