Python和R基因组及蛋白质组学和代谢组学

🌵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）。

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。

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")

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")

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。
复杂图形：
- ggplot2, plotly, circlize（弦图）。