两分组差异分析的上下调基因跟PCA分析的主成分基因的交集如何

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最近授课转录组数据分析实战的时候， 到了下游分析环节，主要是表达量矩阵质量控制，差异分析，以及后续的生物学功能数据库注释。

学员提出来了一个很有意思的问题， 就是表达量矩阵质量控制环节里面的PCA分析，可以看出来不同样品在二维图里面的距离，其中PC1是可以区分两个分组，如下所示：

PC1是可以区分两个分组

而我们做这两个分组的完差异分析后，我们的基因也是根据它在两个分组的差异程度排序的，如下所示：

基因也是根据它在两个分组的差异程度排序的

这两个分析看起来是“风马牛不相及”，但是学员还是感兴趣两分组差异分析的上下调基因跟PCA分析的主成分基因的交集如何呢？

我们还是以代码来说明这个问题：

首先是表达量矩阵的PCA分析

如下所示的代码：

rm(list = ls()) 
options(stringsAsFactors = F)
library(ggplot2)
library(ggstatsplot)
library(ggsci)
library(RColorBrewer)
library(patchwork)
library(ggplotify)
library("FactoMineR")#画主成分分析图需要加载这两个包
library("factoextra") 
library(airway,quietly = T) 
data(airway)
mat <- assay(airway) 
mat[1:4,1:4]
keep_feature <- rowSums (mat > 1) > 1 
mat <- mat[keep_feature, ]

dat = log2(edgeR::cpm(mat)+1)
dat[1:4,1:4]
dat.pca <- PCA(as.data.frame(t(dat)) , graph = FALSE) 
dim(dat.pca$var$coord)
head(dat.pca$var$coord)

然后是默认的差异分析代码：

这里使用DESeq2包即可：

library(DESeq2)
exprSet = mat
group_list = airway@colData$dex
(colData <- data.frame(row.names=colnames(exprSet), 
 group_list=group_list) )
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = exprSet,
 colData = colData,
 design = ~ group_list)
dds <- DESeq(dds) 
res <- results(dds )
resOrdered <- res[order(res$padj),] 
DEG_deseq2 = na.omit(as.data.frame(resOrdered))

最后是比较两分组差异分析的上下调基因跟PCA分析的主成分基因，已经可视化

代码如下所示：

tmp = dat.pca$var$coord
colnames(tmp)
ids=intersect(rownames(DEG_deseq2),
 rownames(tmp)) 
df = data.frame(logFC = DEG_deseq2[ids,'log2FoldChange'],
 pca = tmp [ids, "Dim.1"]) 
ggplot(data = df, 
 aes(x = logFC, 
 y = pca)) +
 geom_point(alpha=0.6, size=1.5 ) +
 geom_point(size = 3, shape = 1 ) + 
 geom_vline(xintercept= 0 ,lty=4,col="grey",lwd=0.8) +
 #geom_vline(xintercept=c(-logFC_t,logFC_t),lty=4,col="black",lwd=0.8) +
 geom_hline(yintercept = 0 ,lty=4,col="black",lwd=0.8) +
 #coord_flip()+ 
 theme_bw() + 
 ggpubr::stat_cor(method = "pearson")+ 
 theme( text = element_text(size=18))

可以看到两分组差异分析的上下调基因跟PCA分析的主成分基因相关性还挺好的 ：

相关性还挺好的

这背后的 统计学原理？

看到了一本有意思的书籍：《现代生物学所需要的现代统计学》，名字是我自己翻译的。

主要是因为太多小伙伴在咱们《生信技能树》后台咨询过想不错生物学知识和统计学知识，恰好这个《Modern Statistics for Modern Biology》把二者涵盖了，在线阅读链接：https://www.huber.embl.de/msmb/index.html

全书还配套代码哦：

source("https://www.huber.embl.de/msmb/install_packages.R")

Data

Code

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