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🌵Python片段
1. 数据处理与清理
基因组病理学的数据通常非常庞大，且可能包括 DNA 或 RNA 测序结果、基因表达数据等。Python 提供了高效的数据处理工具。
- 工具和库
- Pandas: 用于加载、清理和操作数据。
- Numpy: 用于高效的数值计算。
- Dask: 用于大规模数据的分布式计算。
示例: 读取和处理 RNA-seq 数据
import pandas as pd# 读取基因表达矩阵
data = pd.read_csv("gene_expression.csv")
# 筛选表达水平高的基因
filtered_data = data[data['expression_level'] > 10]
2. 基因组序列分析
基因组病理学的核心之一是序列分析，包括基因序列比对、变异检测、以及功能注释。
- 工具和库
- Biopython: 处理生物序列、执行文件解析（如 FASTA、GenBank）。
- Pysam: 操作 BAM/CRAM 文件。
- Scikit-Bio: 执行序列比对和微生物组分析。
- HTSeq: 用于 RNA-seq 数据的计数和注释。
示例: FASTA 文件的读取
from Bio import SeqIO# 读取 FASTA 文件
for seq_record in SeqIO.parse("example.fasta", "fasta"):print(f"ID: {seq_record.id}")print(f"Sequence: {seq_record.seq}")
3. 变异分析与注释
变异分析（如 SNP、INDEL）在基因组病理学中至关重要，可以帮助发现与疾病相关的基因突变。
- 工具和库
- PyVCF: 用于解析和操作 VCF 文件。
- CAVA: 注释变异影响。
- ANNOVAR（需结合 Python 脚本使用）: 功能注释工具。
示例: 操作 VCF 文件
import vcf# 读取 VCF 文件
vcf_reader = vcf.Reader(open("variants.vcf", "r"))
for record in vcf_reader:print(f"Chromosome: {record.CHROM}, Position: {record.POS}, Ref: {record.REF}, Alt: {record.ALT}")
4. 数据可视化
基因组数据需要清晰的可视化来发现模式或验证结果。
- 工具和库
- Matplotlib/Seaborn: 通用的可视化工具。
- Plotly: 交互式数据可视化。
- PyGenomeViz: 用于基因组结构和序列比对可视化。
示例: 可视化基因表达分布
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 数据准备
gene_expression = filtered_data['expression_level']# 可视化
sns.histplot(gene_expression, bins=50, kde=True)
plt.title("Gene Expression Distribution")
plt.show()
5. 机器学习和预测模型
通过机器学习，可以构建基因组病理学模型，用于疾病诊断或生物标志物发现。
- 工具和库
- Scikit-Learn: 构建和训练传统机器学习模型。
- TensorFlow/PyTorch: 构建深度学习模型。
- XGBoost: 用于基因组大数据的高效分类和回归分析。
示例: 使用随机森林分类预测基因组变异对疾病的影响
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split# 数据分割
X = data.drop(columns=['disease'])
y = data['disease']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 随机森林模型
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)# 测试模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"Model Accuracy: {accuracy}")
6. 工作流程自动化
- Snakemake: 自动化基因组学分析工作流程。
- Nextflow: 分布式数据处理。
🌵R片段
使用 R 进行基因组病理学是一种强大的方法，可用于处理、分析和可视化基因组数据，以识别与疾病相关的分子特征或病理学模式。以下是如何在 R 中执行此类分析的关键步骤和资源：
1. 数据准备与加载
-
原始数据格式：
- 微阵列数据（如
.CEL文件）。 - RNA-seq 数据（如 counts 矩阵或
.FASTQ文件）。 - 基因组变异数据（如 VCF 文件）。
- 微阵列数据（如
-
R 包和工具：
readr和data.table：加载大数据集。Bioconductor：专为生物信息学设计，提供多种工具。
install.packages("BiocManager") BiocManager::install("DESeq2") # RNA-seq 分析 BiocManager::install("edgeR") # 差异表达分析
2. 数据预处理
-
质量控制（QC）：
- 使用
FastQC或MultiQC检查原始数据。 - R 包如
ShortRead、Biostrings处理序列数据。
- 使用
-
标准化：
- RNA-seq：TPM、FPKM 或 RPKM。
- 使用
DESeq2或edgeR内置方法进行标准化。
library(DESeq2) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = colData, design = ~ condition) dds <- DESeq(dds) -
基因注释：
- 使用
org.Hs.eg.db或biomaRt。
library(org.Hs.eg.db) genes <- mapIds(org.Hs.eg.db, keys = rownames(counts), column = "SYMBOL", keytype = "ENSEMBL") - 使用
3. 差异表达分析
-
寻找差异表达基因（DEGs）：
-
常用工具：
DESeq2,edgeR,limma。 -
示例：
res <- results(dds) resOrdered <- res[order(res$padj),] topGenes <- head(resOrdered, n = 10)
-
-
可视化：
-
火山图：
library(ggplot2) ggplot(res, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +geom_point(alpha = 0.5) +theme_minimal() -
热图：使用
pheatmap。library(pheatmap) pheatmap(assay(dds)[rownames(topGenes),])
-
4. 功能富集分析
-
工具：
clusterProfiler：基因本体（GO）、通路（KEGG）。fgsea：基因集富集分析。
library(clusterProfiler) enrichGO <- enrichGO(gene = geneList, OrgDb = org.Hs.eg.db, keyType = "SYMBOL", ont = "BP") dotplot(enrichGO)
5. 变异分析
-
处理 VCF 文件：
- 使用
VariantAnnotation。
library(VariantAnnotation) vcf <- readVcf("variants.vcf", "hg38") - 使用
-
可视化变异：
maftools：分析突变负荷、生成瀑布图。
library(maftools) maf <- read.maf(maf = "example.maf") plotmafSummary(maf)
6. 整合与机器学习
-
整合多组学数据：
mixOmics和MOFA2。
-
机器学习：
caret、tidymodels。- 生存分析：如 LASSO 选择特征。
library(survival) coxph(Surv(time, status) ~ gene, data = dataset)
7. 报告与可视化
- 交互式展示：
- 使用
shiny开发交互式报告。
- 使用
- 复杂图形：
ggplot2,plotly,circlize（弦图）。