生信文章复现学习 PMID：36898287(二)_svmrfe函数用法k=10, halve.above=100

原文框架

继续上文，这次先补充一个原文框架：

上文复现了DEG和WGCNA之后，与原文章有出入，最后我借用sangerbox工具取交集，选出210个gene进行LASSO和SVM分析，继续筛选核心基因，其实可以使用更多的机器学习办法，如随机森林和Xgboost。目前生信的工具很多，仙桃，GEPIA，大家活学活用就好。

LASSO回归

rm(list = ls())
library(tidyr)
library(dplyr)
library(tibble)
library(data.table)
#############################数据准备#####################
setwd("D:\\BioR\\new\\NAFLD_Bio\\03intersect") 
intergene <- read.csv('vennData.csv',header = T)
load('D:\\BioR\\new\\NAFLD_Bio\\01preprocess\\ex_ma.Rdata')
ex_ma2 <- rownames_to_column(ex_ma,'gene')
interexpr <- ex_ma[ex_ma2$gene %in% intergene$gene,]
##（2）读取分组信息，来自GEO
group <- fread("group.txt",data.table = F)
library(stringr)
##观察分组信息，发现‘_’为分隔，采用split函数分开字符串，并取第二个
group$group2=trimws(str_split(group$group,'_',simplify = T)[,2])
table(group$group2)
##此处提取HC和SS的分组信息，grep和grepl都可以，grep是提取包含某一或某些字符的行
##提取group2列里包含HC或者SS的行
groupf <-group[grep('HC|SS',group$group2),] 
save(groupf,file='D:\\BioR\\new\\NAFLD_Bio\\01preprocess\\group.Rdata')
 
groupf <- groupf[,-2]
interexpr2 <- as.data.frame(t(interexpr))
interexpr2 <- rownames_to_column(interexpr2,'symbol')
interexpr2 <- merge(interexpr2,groupf,by='symbol')
interexpr2 <- interexpr2[,c(1,212,2:211)] ##调换列的顺序，把分组信息放到第二列
interexpr2 <- interexpr2[,-1]
interexpr2$group2 <- ifelse(interexpr2$group2=='SS',1,0)
 
############################机器学习筛选核心基因#############################
library(randomForestSRC)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(ggvenn)
library(glmnet)
 
#####################LASSO#############
rt <- interexpr2
x=as.matrix(rt[,c(2:ncol(rt))])
y=data.matrix(rt$group2)
 
library(caret)
library(VennDiagram)
fit = glmnet(x, y, family = "binomial", alpha = 1, lambda = NULL)
# 绘制LASSO回归曲线图
pdf("1A_lasso.pdf", width = 30, height = 15)
plot(fit, xvar = "dev", label = TRUE)
dev.off()
#绘制LASSO回归10折交叉验证图
cvfit = cv.glmnet(x, y,
                  nfold=10,
                  family = "binomial", type.measure = "class")
pdf("2cvfit.pdf")
plot(cvfit)
dev.off()
#查看最佳lambda
cvfit$lambda.min
# 获取LASSO选出来的特征
myCoefs <- coef(cvfit, s="lambda.min")
lasso_fea <- myCoefs@Dimnames[[1]][which(myCoefs != 0 )]
(lasso_fea <- lasso_fea[-1])
# 把lasso找到的特征保存到文件
write.csv(lasso_fea,"3feature_lasso.csv")

LASSO回归结果和原文差别不小，我注意到原文四个基因都在那210个基因中，但是LASSO只选出了6个，其中只有2个基因和原文一致，LASSO具体参数尚不清楚。

SVM-RFE算法

##############随机森林#############
library(e1071)
source("D:\\BioR\\new\\NAFLD_Bio\\03intersect\\msvmRFE.R")
input <- interexpr2
##############################
library(caret)
library(VennDiagram)
input <- interexpr2
#采用五折交叉验证 (k-fold crossValidation）
svmRFE(input, k = 5, halve.above = 100) #分割数据，分配随机数
nfold = 5
nrows = nrow(input)
folds = rep(1:nfold, len=nrows)[sample(nrows)]
folds = lapply(1:nfold, function(x) which(folds == x))
results = lapply(folds, svmRFE.wrap, input, k=5, halve.above=100) #特征选择
top.features = WriteFeatures(results, input, save=F) #查看主要变量
head(top.features)
#把SVM-REF找到的特征保存到文件
write.csv(top.features,"4feature_svm.csv")
# 选前300个变量进行SVM模型构建，选取的变量越多，运行速度越慢！
featsweep = lapply(1:40, FeatSweep.wrap, results, input) #40个变量
# 画图
no.info = min(prop.table(table(input[,1])))
errors = sapply(featsweep, function(x) ifelse(is.null(x), NA, x$error))
#绘制基于SVM-REF算法的错误率曲线图
pdf("5B_svm-error.pdf",width = 5,height = 5)
PlotErrors(errors, no.info=no.info) #查看错误率
dev.off()
#绘制基于SVM-REF算法的正确率曲线图
#dev.new(width=4, height=4, bg='white')
pdf("6B_svm-accuracy.pdf",width = 5,height = 5)
Plotaccuracy(1-errors,no.info=no.info) #查看准确率
dev.off()
# 图中红色圆圈所在的位置，即错误率最低点
which.min(errors)
#比较lasso和SVM-REF方法一找出的特征变量，画Venn图
(myoverlap <- intersect(lasso_fea, top.features[1:which.min(errors), "FeatureName"])) #交集
#统计交叉基因有多少个
summary(lasso_fea%in%top.features[1:which.min(errors), "FeatureName"])
#绘制venn图
pdf("7C_lasso_SVM_venn.pdf", width = 15, height = 8)
grid.newpage()
venn.plot<-venn.diagram(list(LASSO=lasso_fea, SVM_RFE=as.character(top.features[1:which.min(errors),"FeatureName"])), NULL,
                        fill = c("#E31A1C","#E7B800"),
                        alpha = c(0.5,0.5), cex = 4, cat.fontface=3,
                        category.names = c("LASSO", "SVM_RFE"),
                        main = "Overlap")
grid.draw(venn.plot)
dev.off()

取前38个基因和LASSO取交集，只有SOCS2和FOSB和原文一致，SVM估计参数也不一样，恳请指正。