SummarizedExperiment

学习最快乐

The SummarizedExperiment container每个由数字或其他模式的类似矩阵的对象表示。
行通常表示感兴趣的基因组范围和列代表样品。
```{r front, child="front.Rmd", echo=FALSE}
```

## Dependencies

This document has the following dependencies:

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```{r dependencies, warning=FALSE, message=FALSE}
library(GenomicRanges)
library(airway)
library(Biobase)
```

Use the following commands to install these packages in R.

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```{r biocLite, eval=FALSE}
source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite(c("GenomicRanges", "airway"))
```

## Corrections

Improvements and corrections to this document can be submitted on its [GitHub](https://github.com/kasperdanielh ... rizedExperiment.Rmd) in its [repository](https://github.com/kasperdanielhansen/genbioconductor).

## Overview

展示`SummarizedExperiment` 类，`ExpressionSet`类的延伸，包含`GRanges`.
这个类适合存储处理过的数据


## Start


事例数据如下，存储为`SummarizedExperiment`类，这个数据展示为一个 RNA 序列的实验，我们只是为了用它说明这个类

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```{r airway}
library(airway)
data(airway)
airway
```
:

这看起来与“ExpressionSet”类似 - 但与之不同。

我们有8个样本和64102个特征（基因）。

对象的某些方面与“ExpressionSet”非常相似，虽然名称和类型略有不同：

`colData`包含表示（样本）信息，像“ExpressionSet”的`pData`。 它返回一个“DataFrame”而不是“data.frame”：

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```{r colData}
colData(airway)
```

用 `$` 得到某一列：

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```{r getColumn}
airway$cell
```

`exptData` 如同 `experimentData` from `ExpressionSet`.  

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```{r exptData}
exptData(airway)#
```
`colnames` 类似 `sampleNames`  （`ExpressionSet`中）; `rownames` 如同 `featureNames`.
```{r names}
colnames(airway)
head(rownames(airway))
```

测量数据由“assay”和“assays”进行访问。  `assay(OBJECT, NAME)`可以包含多个测量矩阵（全部相同的维度）。 您可以通过“测定”获得所有这些，您可以通过`assay(OBJECT, NAME)`选择特定的一个，您可以在打印对象或使用“testNames”时查看名称。 在这种情况下，有一个叫`counts`的矩阵：

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```{r assay}
airway
assayNames(airway)
assays(airway)
head(assay(airway, "counts"))
```

到目前为止，这是所有可以存储在“ExpressionSet”中的信息。 新的事情是`SummarizedExperiment`允许一个代表不同功能的`rowRanges`（或`granges`）数据。 这个想法是这些“GRanges”告诉我们为特定功能汇总了哪一部分基因组。  

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```{r rowRanges}
length(rowRanges(airway))
dim(airway)
rowRanges(airway)
```

In total we have around 64k "genes" or "transcripts" and around 745k different exons.
看看`rowRanges`是一个`GRangesList`（它也可以是一个'GRanges`）。 列表的每个元素都代表一个特征，并且该特征的“GRanges”告诉我们基因（或转录本）中外显子的坐标。 因为这些是基因，对于每个“GRanges”，所有范围应该具有相同的“strand”和“seqnames”，但是这不是强制的。

总共我们有大约64k“基因”或“转录本”和约745k个不同的外显子。

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```{r numberOfExons}
length(rowRanges(airway))
sum(elementNROWS(rowRanges(airway)))
```

对于某些操作，首先不需要使用`rowRanges`，可以直接在对象上使用操作。 这里有一个`start（）`的例子：

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```{r start}
start(rowRanges(airway))
start(airway)
```

您可以使用`granges`作为`rowRanges`的同义词。

子集的工作方式如“ExpressionSet”：有两个维度，第一个维度是特征（基因），第二个维度是样本。

因为`SummarizedExperiment`包含一个`GRanges [List]`，你也可以使用`subsetByOverlaps`，就像

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```{r subsetByOverlaps}
gr <- GRanges(seqnames = "1", ranges = IRanges(start = 1, end = 10^7))
subsetByOverlaps(airway, gr)
```