牛轉乾坤！新年快樂，小白來啃生信發*****~
上傳檔案要求
ok，來整理我的mixture。
準備好了~22880genes*10samples
cibersortx計算細胞組分
我的資料是microarray，所以最後那個箭頭不勾選。
結果可見網頁上的輸出比較侷限，沒有好看的圖，分組資料比較等功能也沒有，所以接下來用r來實現cibersortx。
(1)lm22.txt(22種免疫細胞的參考marker基因表達)
(ps官網下cibersort.r需要先request permission……我從下面這個**拿到了✅
source("cibersort.r")
# define lm22 file
lm22.file
exp.file
tme.results = cibersort(lm22.file, exp.file, perm = 1000, qn = true)
# output cibersort results
write.table(tme.results, "tme.results.output.txt",
sep = "\t", row.names = t, col.names = t, quote = f)
有報錯報錯：行名不能重複
解決：debug發現rownames裡有4個不是unique。。。but我的matrix是用r生成的，所以rownames確實是不重複的。。我把角標「gene」刪掉之後這一步就沒有報錯了。
有報錯x2
報錯：缺乙個包
解決：biocmanager::install("preprocesscore")
結果r執行結果與網頁輸出結果有一丟丟不同。可能原因是網頁的置換次數perm我沒有設定(為0)，而**perm=1000。
下面出圖
# boxplot
library(ggpubr)
library(ggthemes)
x=tme.results[,1:22] #22 cell types
plot.info=data.frame(celltype,composition)
colnames(plot.info)=col
ggboxplot(
plot.info,
x = "celltype",
y = "composition",
color = "black",
fill = "celltype",
xlab = "",
ylab = "cell composition",
main = "tme cell composition"
theme_base() +
theme(axis.text.x = element_text(
angle = 90,
hjust = 1,
vjust = 1
箱線圖# boxplot by different samples(bone/brain/lung)
ggboxplot(
plot.info,
x = "celltype",
y = "composition",
color = "black",
fill = "sampletype",
xlab = "",
ylab = "cell composition",
main = "tme cell composition group by sampletype"
stat_compare_means(
label = "p.signif",
method = "t.test",
ref.group = ".all.",
hide.ns = t
theme_base() +
theme(axis.text.x = element_text(
angle = 90,
hjust = 1,
vjust = 1
箱線圖2
## 修改
ggboxplot(
plot.info2,
x = "shortst",
y = "composition",
color = "black",
fill = "sampletype",
xlab = "",
ylab = "cell composition",
main = "tme cell composition group by sampletype",
facet.by = "celltype",
stat_compare_means(
label = "p.signif",#顯著性水平，即用不同數量的 * 表示顯著性水平
label.y=0.25,
method = "t.test",
ref.group = ".all.",
hide.ns = t
theme_base() +
theme(axis.text.x = element_text(
angle = 90,
hjust = 1,
vjust = 1
箱線圖2 修改(注意這裡的統計是對的)
在箱線圖2中，所謂的p-value(用*表示顯著性水平)是每乙個celltype與所有組別的均值 的t-test，比如b cells memory組有「****」，指的是b cells memory組與全部資料的均值 之間存在****的顯著，而不是b cells memory組內部bone/brain/lung之間的統計學差異。
而有分析意義的是每乙個cell type中，bone/brain/lung之間的統計學差異。因此需要做修改。
(最後這個圖還是不夠美觀啊(sigh?
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