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[software] BioNet寻找 maximal-scoring subgraph

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发表于 2017-3-7 16:58:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 hfliu 于 2017-3-7 17:01 编辑

BioNet:an R-Package for the functional analysis of biological networks
主要目标是识别大型网络中(significantly differentially expressed subnetworks)的功能模块,当我们通过差异分析得到了一些差异基因,通常会去PPI网络中寻找其对应的子网络,这个包就可以实现这个功能,不过这个包是识别显著差异表达的子网络,是一个相对精简的子网络即最大得分子网络,不会涵盖你所识别的所有差异基因。包的教程    包的文章
主要的流程为
整合差异分析得到的多种p-value
用模块化的打分函数对网络中的每一个节点打分
计算最优的和次优的最大得分的子网络
用启发式的方法计算出最大得分的模块
2D和3D可视化结果


这个包的教程给了三个例子,一个是从得到差异分析的结果开始寻找最大的子网络;一个是从表达矩阵开始寻找最大的子网络,最后一个是从Affy芯片数据开始,用limma识别差异基因,然后再利用此包寻找最大的子网络。最终得到的子网络图均可以导入Cytoscape软件进行查看。三个例子都大同小异,下面以从差异分析的结果开始为例:
[Python] 纯文本查看 复制代码
#导入R包
library(BioNet)
library(DLBCL)
#导入数据,dataLym是这个包自带的例子,我们做自己的数据时候,如果差异基因这步开始,需要把数据处理的和例子中的形式一样。interactome是包内置的PPI网络来至HPRD数据库
data("dataLym")
data("interactome")
#看一下数据的形式
head(dataLym)


[Python] 纯文本查看 复制代码
#aggregate two p-values into one p-value
pvals <- cbind(t=dataLym$t.pval,s=dataLym$s.pval)
rownames(pvals) <- dataLym$label
pval <- aggrPvals(pvals,order = 2,plot = F)#此处plot=T可以清楚的看到整合P-value的函数对数据做了什么处理
#subnetwork of the compelet network is derived
subnet <- subNetwork(dataLym$label,interactome)
#self-loops are removed
subnet <- rmSelfLoops(subnet)
subnet
#fit a Beta-uniform mixture model (BUM) to the p-value distribution,score each node of the network
fb <- fitBumModel(pval,plot = F)
scores <- scoreNodes(subnet,fb,fdr = 0.001)
#heuristic approach to calculate an approximation to the optimal scoring subnetwork
module <- runFastHeinz(subnet,scores)
logFC <- dataLym$diff
names(logFC) <- dataLym$label
#module visualization,红色是上调基因,绿色是下调基因,圆形是得分为正,菱形是得分为负
plotModule(module,scores = scores,diff.expr = logFC)






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发表于 2017-3-17 12:35:15 | 显示全部楼层
帮我理清了思路!
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