R函数

seq函数(生成规律)

步长分割

>seq(from = 1,to = 5,by = 0.5)
[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

段数分割

> seq(1,5,length.out = 10)
1.000000 1.444444 1.888889 2.333333 2.777778 3.222222
3.666667 4.111111 4.555556 5.000000

根据给出向量长度设置

> seq(1,5,along.with = 1:3 )
[1] 1 3 5

rep函数(生成重复)

整体次数重复

> rep(c(1,3),times = 5)
 [1] 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3

分别次数重复

> rep(c(1,3),each = 5)
 [1] 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3

限制长度重复

> rep(c(1,3),len = 5)
 [1] 1 3 1 3 1

R语言笔记

getwd() 显示默认文件目录
setwd(dri = ) 设置文件默认目录
list.files() 显示当先目录文件
dir()
<- 赋值 ls() 列出使用的变量 save.image() 保存当前工作镜像

R包安装、使用、查看包文档、删除、内存移除

install.packages(“packagename”)
library(packagename)
help(package = “packagename”)
library(help=”packagename”)
remove.package()
detach(“package: “)

R包移植(新设备)

查看已安装包

installed.packages()

记录包名(第一列)

installed.packages()[,1]

保存R包名字

Rpackage <- installed.packages()[,1] save(Rpackage,file = "Rpackage.Rdate")

目标设备load函数打开、进行批量安装

for (i in Rpackage) install.packages(i)

R第三方库之Maftools

Maftools提供了多种分析和可视化模块,而只需要一个包含MAF格式的体细胞变体的单个输入文本文件。MAF是TCGA引入的一种标准的制表符分隔文本文件格式,用于存储和分发体细胞变异体,其中包含该队列的完整体细胞分布。与变异调用格式(VCF)相比,MAF在存储数百个样本的批注的同时还保持了可读性和可移植性,还具有多个优点。以MAF文件作为标准输入,Maftools中实现了功能,以执行癌症基因组研究中许多常用的统计和计算分析,包括但不限于驱动基因检测和途径分析,从头标记和临床参数丰富。Maftools还提供选项来集成和分析程序生成的拷贝数变异(CNV)数据,例如癌症重要靶标的基因组识别(GISTIC)和循环二进制分段(CBS)算法(Olshen等。2004 ; Mermel等。2011)。此外,Maftools可用于执行变体注释和其他常见任务,例如数据格式转换和子集操作。Maftools的用法很简单,具有自解释功能,并通过Bioconductor项目提供为开源R包。Maftools独立于对齐文件,通过数据挖掘方法促进对公共数据集的分析。最后,Maftools提供了各种绘图功能,以帮助研究人员生成复杂的出版物质量图像。

清晰而简明的大规模基因组数据可视化是以有效,精确和易于理解的方式显示关键信息的关键步骤。Maftools软件包中的可视化模块提供了各种绘图功能,可从体细胞突变和CNV数据集中生成可定制且功能丰富的出版物质量绘图。Maftools提供的一些可视化内容包括:oncoplots(也称为瀑布图,coMut图和oncoprint),用于显示躯体景观;棒棒糖图(也称为棒图,针图和茎图),用于说明变体的分布。线性化的蛋白质结构,汇总图以汇总突变负荷,

瀑布图 (Oncoplot)

棒棒糖图 (Lollipop plot)

library(maftools)
luad.maf <- system.file("extdata","TCGA.LUAD.maf.gz",package = "maftools") luad <- read.maf(maf = luad.maf) luad #图形总结 plotmafSummary(maf = luad) #瀑布图 oncoplot(maf = luad) #棒棒糖图 lollipopPlot(maf = luad, gene = "TP53", labelPos = c(248, 273, 175)) PlotOncogenicPathways(maf = luad,pathways = "RTK-RAS")


Maftools: efficient and comprehensive analysis of somatic variants in cancer
doi: 10.1101/gr.239244.118