TCGA里面的任意基因做生存分析 批量生存分析 批量生存分析_tcga 生存分析

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在刚刚进入生信领域的时候，我想做的事情就是三个， 

第一，知道任何我想研究的基因在组织中的表达情况，

第二，我选的基因对肿瘤的生存有无影响， 

第三，这个基因可能的作用是什么？

这是来自临床医生的视角，研究疾病，最终希望能够服务临床，临床离不开诊断和治疗，假设一个基因的表达对肿瘤的预后有影响，他很可能就是我的盘中餐。

有一大堆网页工具可以实现生存分析，但是你看看jimmy已经写的帖子

都可以批量做生存分析了，还要网页工具干嘛？

一拳把人打翻在地，扶都扶不起来。 但是没有办法他是群主。即使会随时被朝阳群众扭送到派出所，他依然是群主，他的排版有问题，但是架不住他的内容有深度，群主喜闻乐见。

那么问题来了，上面的问题也可以反过来问，既然别人已经准备好了网页工具给你用，你还写代码做什么？！

四个字，批量，自由

大气一点就是高端定制。

就这么简单。 那开始我们的表演：

今天我们要对TCGA里面的任意基因做生存分析，最关键的我们要批量做生存分析，然后选取生存差异最显著的基因。

首先安装需要的包：

1. # Load the bioconductor installer.

2. source("https://bioconductor.org/biocLite.R")

3. options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")

4. # Install the main RTCGA package

5. biocLite("RTCGA")

6. # Install the clinical and mRNA gene expression data packages

7. biocLite("RTCGA.clinical")

8. biocLite("RTCGA.mRNA")

然后是加载包

1. library(RTCGA)

2. #了解数据

3. infoTCGA <- infoTCGA() #这个命令会返回一个数据框，可以知道有哪些数据可被下载

4. #获得临床数据：

5. # Create the clinical data

6. library(RTCGA.clinical)

7. clin <- survivalTCGA(BRCA.clinical) #到这里临床部分的信息已经获得啦

得到数据后我们先看一下他是什么结构

1. class()

[1] "data.frame"

再看一下前面几行数据

1. head(clin)

times bcrpatient barcode patient.vital_status

1 3767 TCGA-3C-AAAU 0

2 3801 TCGA-3C-AALI 0

3 1228 TCGA-3C-AALJ 0

4 1217 TCGA-3C-AALK 0

5 158 TCGA-4H-AAAK 0

6 1477 TCGA-5L-AAT0 0

简单说就是三列，TCAGid，生存时间，和发生的事件

获得gene表达数据：

1. library(RTCGA.mRNA) #加载数据包

2. class(BRCA.mRNA)  #查看数据类型发现是个数据框

3. dim(BRCA.mRNA)  #看一下数据维度发现有590个样本，17815个基因

4. BRCA.mRNA[1:5, 1:5] #看一下部分数据样子

 bcr_patient_barcode    ELMO2  CREB3L1    RPS11  PNMA1

1 TCGA-A1-A0SD-01A-11R-A115-07 0.5070833 1.43450 0.765000 0.52600

2 TCGA-A1-A0SE-01A-11R-A084-07 0.1814167 0.89075 0.716000 0.13175

3 TCGA-A1-A0SH-01A-11R-A084-07 0.4615000 2.25925 0.417125 0.32500

4 TCGA-A1-A0SJ-01A-11R-A084-07 0.8770000 0.43775 0.115000 0.75775

5 TCGA-A1-A0SK-01A-12R-A084-07 1.4123333 -0.63725 0.492875 0.94325

好了，行是样本，列为gene 下面我们挑选几个基因的表达数据出来，融合到生存的数据上去，因为表达量数据中TCGA的id号要长一点 所以在融合前，需要先裁剪一下，为了避免产生过多的中间变量，我们使用管道符号%>%,他的作用是 把前一个计算得到结果，作为第二个函数的参数，示例如下：

1. library(dplyr)

2. exprSet <- BRCA.mRNA %>%

3.  # then make it a tibble (nice printing while debugging)

4.  as_tibble() %>%

5.  # then get just a few genes,这里是测试用

6.  select(bcr_patient_barcode, PAX8, GATA3, ESR1) %>%

7.  # then trim the barcode (see head(clin), and substr)

8.  mutate(bcr_patient_barcode = substr(bcr_patient_barcode, 1, 12)) %>%

9.  # then join back to clinical data

10.  inner_join(clin, by="bcr_patient_barcode")

看一下数据，发现就是表达量加上time，event两列，所以记住这规律，最终批量的时候需要减掉这两列

mark

开始做生存分析

1. library(survival)

2. library(survminer)

对需要做生存分析的样本分组，把连续变量变成分类变量，这里选择测试的基因是GATA3

1. group <- ifelse(esprSet$GATA3>median(esprSet$GATA3),'high','low')

构建生存对象，并且进行数据处理，这里是两步，我只是融合在了一起

1. sfit <- survfit(Surv(times, patient.vital_status)~group, data=esprSet)

2. sfit

3. summary(sfit)

直接绘图

1. ggsurvplot(sfit, conf.int=F, pval=TRUE)

mark

---

单个基因绘制成功，我看一下能不能小规模循环操作 首先得到得到生存对象my.surv

1. my.surv <- Surv(esprSet$times, esprSet$patient.vital_status)

使用apply循环,对数据的2到4列进行操作，实际上就是PAX8, GATA3, ESR1这三个基因， 这里面使用了survdiff，用来比较差异大小，获得p值

1. log_rank_p <- apply(esprSet[,2:4], 2, function(values1){

2.  group=ifelse(values1>median(values1),'high','low')

3.  kmfit2 <- survfit(my.surv~group,data=esprSet)

4.  #plot(kmfit2)

5.  data.survdiff=survdiff(my.surv~group)

6.  p.val = 1 - pchisq(data.survdiff$chisq, length(data.survdiff$n) - 1)

7. })

运行完了之后返回的找出小于0.05的P.val，在这个例子里面因为没有基因的p.val小于0.05，所以筛选不出来

1. log_rank_p <- log_rank_p[log_rank_p<0.05]

筛选后排序，并获得基因名 genediff <- as.data.frame(sort(logrank_p))

---

好了生存数据已经获取，

表达数据小规模试验可行，

批量操作也能实现，

下面就进入实战环节，前戏实在太长，但是你要相信你只要不睡着，这些都是值得的

获得完整的表达量数据

1. library(dplyr)

2. esprSet <- BRCA.mRNA %>%

3.  # then make it a tibble (nice printing while debugging)

4.  as_tibble() %>%

5.  # then trim the barcode (see head(clin), and ?substr)

6.  mutate(bcr_patient_barcode = substr(bcr_patient_barcode, 1, 12)) %>%

7.  # then join back to clinical data

8.  inner_join(clin, by="bcr_patient_barcode")

构建生存对象my.surv

1. library(survival)

2. my.surv <- Surv(esprSet$times, esprSet$patient.vital_status)

在进行下一步之前，我居然突发奇想，我想看一看，这个表达数据里面哪些基因的NA值最多，有没有NA值多过样本数量一般的基因呢？ 先构建了一个函数，他对数据的列起作用，统计NA值的个数，最终返回成一个数据框

1. rem <- function(x){

2.  r <-as.numeric(apply(x,2,function(i) sum(is.na(i))))

3.  return(data.frame(geneName=names(x)[which(r > 0)],na_num=r[which(r > 0)]))

4. }

然后对表达量数据进行统计

1. na_count <- rem(esprSet)

最终发现NA最多的基因是LCE1B，有17个，所以数据不需要特殊处理啦

1. na_count <- dplyr::arrange(na_count,desc(na_num))

那就开始批量运算了，一开始就用apply，发现大概需要运行50分钟以上，所以尝试使用并行化处理 R语言里面的并行化有个专门的项目就是给apply的，使用起来也是很方便

1. #尝试使用并行运算

2. library(parallel)

3. #detectCores()检查当前电脑可用核数

4. cl.cores <- detectCores()

5. #makeCluster(cl.cores)使用刚才检测的核并行运算，我的服务器是28核56线程，我就用50吧

6. cl <- makeCluster(50)

7. #这是坑，parApply里面用到的函数以及变量都需要申明，不声明就必须用模块

8. clusterExport(cl,c("esprSet","my.surv"))

9. #length(names(esprSet))-2，为什么减去2，因为之前小规模测试时，我们知道最后两个是time和event，不是表达量

10. #数据从25开始，原因是从2开始会报错，暂时无法解决,还有要注意是parApply，A要大写的

11. log_rank_p <- parApply(cl,esprSet[,25:length(names(esprSet))-2],2,function(values){

12.  group=ifelse(values>median(na.omit(values)),'high','low')

13.  kmfit2 <- survival::survfit(my.surv~group,data=esprSet)

14.  #plot(kmfit2)

15.  data.survdiff=survival::survdiff(my.surv~group)

16.  p.val = 1 - pchisq(data.survdiff$chisq, length(data.survdiff$n) - 1)

17. })

这个运行的时间可能就是2分钟 终止并行化

1. stopCluster(cl)

找出小于0.05的P.val

1. log_rank_p <- log_rank_p[log_rank_p<0.05]

筛选后排序，并获得基因名

1. gene_diff <- as.data.frame(sort(log_rank_p))

最终得到的gene是2153个，这个数据是我之前留下的，本次写贴时要带孩子，在家没法运行运算。 数据保存可以这样：

1. save(gene_diff,file = "gene_df.Rda")

如果想用的时候就这样：

1. load(file = "gene_df.Rda")

没有必要先写成txt格式，然后要用的时候再读取进来，直接保存成R语言的格式即可，

你能想象每次用完word保存成图片，下次再使用时用OCR识别图片变成文字再编辑的状态么？

既然到了这一步，我们随便选取一个基因来作图，闭着眼睛都知道，都是有差异的

1. library(survminer)

2. group <- ifelse(esprSet$LRRC8D>median(esprSet$LRRC8D),'high','low')

3. sfit <- survfit(Surv(times, patient.vital_status)~group, data=esprSet)

4. ggsurvplot(sfit, conf.int=FALSE, pval=TRUE)

mark

好吧效果很不错嘛

这时候把癌和癌旁的数据作差异分析，得到的基因与今天获得的基因取交集，就可以获得又差异表达，又对生存有影响的基因了。

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到了这里，我用两个帖子，解决了我一直以来困扰我的两个问题。

也就是我只剩下一个问题了：

我找到的基因调控了谁，谁又来调控他呢？这个问题十分有难度，实现起来也很困难。

好在，我碰到了嘉因生物的小哈，小丫，她在他们的微信号里写了一系列这方面的帖子，我很受启发，但是技术方面要求很高，我在当时实现不了。

幸好！我又碰到生信技能树，跟着他们我开始学习RNAseq，ChIPSeq，ATAC-seq还有HiC，我要成为专业的生信工程师。

所以，今年有望彻底解决这个问题！

那么我的心愿也就了了，我搞这么久就是为了满足自己的心愿。

那时候我可以这么说，我是唯一一个能够同时解决这三个问题的临床医生。

那么，下面的问题来了，入门生信时有个特别烦人的拦路虎，就是软件安装。