单基因生信分析 R 代码示例：从数据读取到热图绘制

以下是一些常见的单基因生信分析所需的 R 代码示例：

1. 读取和处理基因表达数据：

# 读取基因表达数据
expression_data <- read.table('gene_expression_data.txt', header=TRUE, sep='\t')

# 提取基因表达矩阵
expression_matrix <- as.matrix(expression_data[, 2:ncol(expression_data)])

# 样本分组
group <- c(rep('Control', 3), rep('Treatment', 3))

# 样本标签
labels <- c('Sample1', 'Sample2', 'Sample3', 'Sample4', 'Sample5', 'Sample6')

# 创建数据框
data <- data.frame(expression_matrix, group, labels)

2. 基因差异分析：

# 安装和加载差异分析包
install.packages('DESeq2')
library(DESeq2)

# 创建DESeq2对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=data[,1:ncol(data)-2], colData=data[,ncol(data)-1:ncol(data)], design=~group)

# 执行差异分析
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)

# 打印差异表达基因
significant_genes <- subset(res, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1)
print(significant_genes)

3. 基因表达热图绘制：

# 安装和加载绘图包
install.packages('pheatmap')
library(pheatmap)

# 提取差异表达基因的表达值
significant_gene_expression <- log2(expression_matrix[rownames(expression_matrix) %in% rownames(significant_genes), ] + 1)

# 绘制热图
pheatmap(significant_gene_expression, annotation_col=data$group, cluster_rows=TRUE, cluster_cols=FALSE)

这些代码示例可以用于读取、处理和分析基因表达数据，并进行基因差异分析和表达热图绘制。具体的分析步骤和参数可以根据实际需求进行调整和修改。