Source: https://github.com/markziemann/mitoG.git View reports: http://118.138.234.73/public/mel/mitoG/
Here are the list of figures I'm thinking to include in the paper:
And anything else you think is appropriate and that we should include in the paper.
Approximately 200 ng of total RNA underwent RNA depletion using the NEBNext rRNA Depletion Kit followed by library construction using an NEBNext Ultra II Directional RNA Library Prep Kit for Illumina (both from New England BioLabs Inc.). Barcoded libraries underwent Illumina 100 cycle single-read sequencing at the Australian Genome Research Facility, Melbourne, using HiSeq version 4 reagents. Reads underwent trimming in Skewer version 0.2.2 [1] in order to remove bases with quality less than Phred 20. Reads were then mapped to Gencode mouse v25 transcripts with kallisto version 0.46.1 [2]. Tabular data was read into R version 4.0.2 for downstream analysis. Transcript level counts were then aggegated to gene level counts. For each contrast, genes with an average of fewer than 10 counts were excluded. The resulting count matrix underwent differential analysis with DESeq2 version 1.28.1 [3]. Mouse gene names were mapped to human using data from Ensembl Biomart v101 [4] Enrichment analysis was performed using mitch v1.0.8 [5] with gene sets from Reactome [6] (obtained 8/Oct/2020). Additionally, gene sets related to diabetes were obtained from MsigDB v7.2 [7]. Genes and gene sets with false discovery rate adjusted p-values (FDR) < 0.05 were considered statistically significant.
Jiang H, Lei R, Ding SW, Zhu S. Skewer: a fast and accurate adapter trimmer for next-generation sequencing paired-end reads. BMC Bioinformatics. 2014 Jun 12;15:182. doi: 10.1186/1471-2105-15-182. PMID: 24925680; PMCID: PMC4074385.
Bray NL, Pimentel H, Melsted P, Pachter L. Near-optimal probabilistic RNA-seq quantification. Nat Biotechnol. 2016 May;34(5):525-7. doi: 10.1038/nbt.3519. Epub 2016 Apr 4. Erratum in: Nat Biotechnol. 2016 Aug 9;34(8):888. PMID: 27043002.
Love MI, Huber W, Anders S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biol. 2014;15(12):550. doi: 10.1186/s13059-014-0550-8. PMID: 25516281; PMCID: PMC4302049.
Kinsella RJ, Kähäri A, Haider S, Zamora J, Proctor G, Spudich G, Almeida-King J, Staines D, Derwent P, Kerhornou A, Kersey P, Flicek P. Ensembl BioMarts: a hub for data retrieval across taxonomic space. Database (Oxford). 2011 Jul 23;2011:bar030. doi: 10.1093/database/bar030. PMID: 21785142; PMCID: PMC3170168.
Kaspi A, Ziemann M. mitch: multi-contrast pathway enrichment for multi-omics and single-cell profiling data. BMC Genomics. 2020 Jun 29;21(1):447. doi: 10.1186/s12864-020-06856-9. PMID: 32600408; PMCID: PMC7325150.
Jassal B, Matthews L, Viteri G, Gong C, Lorente P, Fabregat A, Sidiropoulos K, Cook J, Gillespie M, Haw R, Loney F, May B, Milacic M, Rothfels K, Sevilla C, Shamovsky V, Shorser S, Varusai T, Weiser J, Wu G, Stein L, Hermjakob H, D'Eustachio P. The reactome pathway knowledgebase. Nucleic Acids Res. 2020 Jan 8;48(D1):D498-D503. doi: 10.1093/nar/gkz1031. PMID: 31691815; PMCID: PMC7145712.
Liberzon A, Birger C, Thorvaldsdóttir H, Ghandi M, Mesirov JP, Tamayo P. The Molecular Signatures Database (MSigDB) hallmark gene set collection. Cell Syst. 2015 Dec 23;1(6):417-425. doi: 10.1016/j.cels.2015.12.004. PMID: 26771021; PMCID: PMC4707969.
suppressPackageStartupMessages({
library("tidyverse")
library("reshape2")
library("DESeq2")
library("gplots")
library("eulerr")
library("mitch")
})
First read in the data. We can see how many reads were assigned.
tmp <- read.table("3col.tsv",header=F)
x <- acast(tmp, V2~V1, value.var="V3", fun.aggregate = sum)
x <- as.data.frame(x)
dim(x)
## [1] 142604 40
head(x,2)
## het-etoh_rep1
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## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-etoh_rep2
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1203
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-etoh_rep3
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 887
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-etoh_rep4
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1342
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## het-etoh_rep5
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## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-h20_rep1
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## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-h20_rep2
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## het-h20_rep3
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## het-h20_rep4
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## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-h20_rep5
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 252
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoG_rep1
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 986
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoG_rep2
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1419
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoG_rep3
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1460
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoG_rep4
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1031
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoG_rep5
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 840
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoQ_rep1
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1287
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoQ_rep2
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 659
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoQ_rep3
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 798
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoQ_rep4
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## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## het-mitoQ_rep5
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 828
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## wt-etoh_rep1
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## wt-etoh_rep2
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## wt-etoh_rep3
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## wt-etoh_rep4
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## wt-etoh_rep5
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## wt-h2o_rep1
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## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-h2o_rep2
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 512
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-h2o_rep3
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 392
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-h2o_rep4
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 308
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-h2o_rep5
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1272
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoG_rep1
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 962
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoG_rep2
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 838
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoG_rep3
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1072
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoG_rep4
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1056
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoG_rep5
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1801
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoQ_rep1
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 564
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoQ_rep2
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 869
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoQ_rep3
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 80
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoQ_rep4
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 790
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
## wt-mitoQ_rep5
## ENSMUST00000000001.4|ENSMUSG00000000001.4|OTTMUSG00000007197.1|OTTMUST00000016610.1|Gnai3-201|Gnai3|3262|protein_coding| 1092
## ENSMUST00000000003.13|ENSMUSG00000000003.15|OTTMUSG00000017891.1|OTTMUST00000043268.1|Pbsn-201|Pbsn|902|protein_coding| 0
par(mar=c(5,15,5,5))
colSums(x)
## het-etoh_rep1 het-etoh_rep2 het-etoh_rep3 het-etoh_rep4 het-etoh_rep5
## 20200528 19075474 14753516 19573386 16433698
## het-h20_rep1 het-h20_rep2 het-h20_rep3 het-h20_rep4 het-h20_rep5
## 15828551 11593446 14907756 23110232 9107009
## het-mitoG_rep1 het-mitoG_rep2 het-mitoG_rep3 het-mitoG_rep4 het-mitoG_rep5
## 14161464 18409650 18667537 15655750 14203548
## het-mitoQ_rep1 het-mitoQ_rep2 het-mitoQ_rep3 het-mitoQ_rep4 het-mitoQ_rep5
## 17903961 14599949 16430559 15723830 14752237
## wt-etoh_rep1 wt-etoh_rep2 wt-etoh_rep3 wt-etoh_rep4 wt-etoh_rep5
## 15290220 18324694 24321783 16036639 18178616
## wt-h2o_rep1 wt-h2o_rep2 wt-h2o_rep3 wt-h2o_rep4 wt-h2o_rep5
## 12072000 15166412 16318600 9964426 15666634
## wt-mitoG_rep1 wt-mitoG_rep2 wt-mitoG_rep3 wt-mitoG_rep4 wt-mitoG_rep5
## 14234483 11690364 15621633 14017071 21357620
## wt-mitoQ_rep1 wt-mitoQ_rep2 wt-mitoQ_rep3 wt-mitoQ_rep4 wt-mitoQ_rep5
## 11918721 14042052 9179780 11477928 17654174
barplot(colSums(x),horiz=TRUE,las=2,main="assigned reads")
x$gene_id <- sapply( strsplit(rownames(x),"\\|") , "[[" ,2 )
x$gene_name <- sapply( strsplit(rownames(x),"\\|") , "[[" ,6 )
x$gene <- paste(x$gene_id, x$gene_name)
x$gene_id = x$gene_name = NULL
xx <- aggregate(. ~ gene, x, sum)
rownames(xx) <- xx$gene
xx$gene = NULL
xx <- round(xx)
MDS plot shows similarity between samples across the whole experiment.
par(mar=c(5,5,5,5))
mydist <- cmdscale(dist(t(xx)))
plot(mydist, xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", type = "n")
text(mydist, labels=colnames(xx), )
ss <- as.data.frame ( colnames(xx) )
ss$geno <- factor(as.integer(grepl("het",ss[,1])))
ss$trt <- sapply(strsplit(ss[,1],"_"),"[[",1)
ss$trt <- sapply(strsplit(ss$trt,"-"),"[[",2)
NAME="DE1: H2O vs EtOH in wt mice"
ss1 <- subset(ss,geno==0)
ss1 <- subset(ss1,trt=="h2o" | trt=="etoh")
ss1$trt <- factor(ss1$trt,levels=c("h2o","etoh"))
x1 <- as.data.frame(xx[,ss1[,1] ])
x1 <- x1[which(rowSums(x1)>10),]
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = x1 , colData = ss1, design = ~ trt )
## converting counts to integer mode
res <- DESeq(dds)
## estimating size factors
## estimating dispersions
## gene-wise dispersion estimates
## mean-dispersion relationship
## final dispersion estimates
## fitting model and testing
z<- results(res)
vsd <- vst(dds, blind=FALSE)
zz<-cbind(as.data.frame(z),assay(vsd))
dge<-as.data.frame(zz[order(zz$pvalue),])
head(dge,10)
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat
## ENSMUSG00000058740.14 Kcnt1 60.063493 -2.053766 0.3243611 -6.331725
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 814.910786 -7.660952 1.2364255 -6.196048
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 156.661025 -6.103263 1.1980929 -5.094149
## ENSMUSG00000097854.1 Gm26602 8.206913 5.111213 1.0137429 5.041922
## ENSMUSG00000035403.10 Crb2 58.950263 -1.226526 0.2475488 -4.954685
## ENSMUSG00000105285.1 Gm43238 15.583348 7.255896 1.4817608 4.896806
## ENSMUSG00000063564.13 Col23a1 26.450385 -1.280108 0.2672846 -4.789307
## ENSMUSG00000079575.3 Rbpj-ps3 9.478595 -5.718048 1.2074929 -4.735471
## ENSMUSG00000030895.9 Hpx 41.042224 -6.905466 1.4586835 -4.734040
## ENSMUSG00000045045.7 Lrfn4 92.307948 -1.412297 0.3002246 -4.704136
## pvalue padj wt-etoh_rep1
## ENSMUSG00000058740.14 Kcnt1 2.424348e-10 4.805301e-06 5.756491
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 5.789834e-10 5.738015e-06 4.974698
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 3.503121e-07 2.283773e-03 4.533641
## ENSMUSG00000097854.1 Gm26602 4.608794e-07 2.283773e-03 5.724910
## ENSMUSG00000035403.10 Crb2 7.244768e-07 2.871971e-03 5.930526
## ENSMUSG00000105285.1 Gm43238 9.740668e-07 3.217830e-03 6.561021
## ENSMUSG00000063564.13 Col23a1 1.673586e-06 4.738879e-03 5.206729
## ENSMUSG00000079575.3 Rbpj-ps3 2.185468e-06 4.847205e-03 4.533641
## ENSMUSG00000030895.9 Hpx 2.200940e-06 4.847205e-03 4.382048
## ENSMUSG00000045045.7 Lrfn4 2.549437e-06 5.053240e-03 6.198038
## wt-etoh_rep2 wt-etoh_rep3 wt-etoh_rep4
## ENSMUSG00000058740.14 Kcnt1 5.584013 5.773517 5.698217
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 5.103660 4.828745 5.113479
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 5.193893 4.304561 4.514463
## ENSMUSG00000097854.1 Gm26602 5.149850 5.469299 5.303501
## ENSMUSG00000035403.10 Crb2 5.801344 6.047295 5.893845
## ENSMUSG00000105285.1 Gm43238 4.486896 5.951506 6.271167
## ENSMUSG00000063564.13 Col23a1 5.490765 5.493918 5.259306
## ENSMUSG00000079575.3 Rbpj-ps3 4.012671 4.012671 4.012671
## ENSMUSG00000030895.9 Hpx 4.348750 4.304561 4.012671
## ENSMUSG00000045045.7 Lrfn4 6.068583 6.582902 6.364150
## wt-etoh_rep5 wt-h2o_rep1 wt-h2o_rep2 wt-h2o_rep3
## ENSMUSG00000058740.14 Kcnt1 5.442932 7.233768 6.619603 7.505304
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 4.997685 12.732622 10.217098 6.860886
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 4.896997 10.353803 6.810020 7.305615
## ENSMUSG00000097854.1 Gm26602 5.169670 4.012671 4.012671 4.012671
## ENSMUSG00000035403.10 Crb2 6.212005 6.411551 7.186251 6.759056
## ENSMUSG00000105285.1 Gm43238 4.948880 4.012671 4.012671 4.012671
## ENSMUSG00000063564.13 Col23a1 5.348692 5.950607 6.090221 6.009891
## ENSMUSG00000079575.3 Rbpj-ps3 4.012671 5.145925 6.513449 5.092961
## ENSMUSG00000030895.9 Hpx 4.329607 8.524241 5.413404 4.482072
## ENSMUSG00000045045.7 Lrfn4 6.274416 7.116046 7.498416 7.774743
## wt-h2o_rep4 wt-h2o_rep5
## ENSMUSG00000058740.14 Kcnt1 7.001975 6.233973
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 6.330885 6.080096
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 6.234488 5.189734
## ENSMUSG00000097854.1 Gm26602 4.661442 4.012671
## ENSMUSG00000035403.10 Crb2 6.943833 6.657072
## ENSMUSG00000105285.1 Gm43238 4.012671 4.012671
## ENSMUSG00000063564.13 Col23a1 6.056178 6.103226
## ENSMUSG00000079575.3 Rbpj-ps3 4.922757 4.734757
## ENSMUSG00000030895.9 Hpx 6.267407 4.734757
## ENSMUSG00000045045.7 Lrfn4 7.633765 6.444472
de1 <- dge
sig <- subset(dge,padj<0.05)
sig_up <- rownames(subset(sig,log2FoldChange>0))
sig_dn <- rownames(subset(sig,log2FoldChange<0))
cnt_deg <- nrow(sig)
cnt_up <-length(sig_up)
cnt_dn <- length(sig_dn)
#MDS PLOT
plot(cmdscale(dist(t(x1))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", type = "n")
text(cmdscale(dist(t(x1))), labels=colnames(x1), )
# ma plot
HEADING=paste(NAME, cnt_deg, "DGEs", cnt_up, "up", cnt_dn, "dn")
plot(log2(dge$baseMean),dge$log2FoldChange,main=HEADING,col="gray",pch=19,cex=0.5,xlab="log2(base mean)",ylab="log2(fold change)")
points(log2(sig$baseMean),sig$log2FoldChange,col="red",pch=19,cex=0.5)
# heatmap
if (cnt_deg>50) {cnt_deg=50}
if (cnt_deg>2) {
mycols <- gsub("h2o","yellow",ss1$trt)
mycols <- gsub("etoh","orange",mycols)
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
x1 <- x1/colSums(x1)*1e6
mx <- as.matrix(x1[which(rownames(x1) %in% rownames(dge)[seq_len(cnt_deg)]),])
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25),cexRow = 0.7 )
}
NAME="DE2: H2O vs mitoQ in wt mice"
ss1 <- subset(ss,geno==0)
ss1 <- subset(ss1,trt=="h2o" | trt=="mitoQ")
ss1$trt <- factor(ss1$trt,levels=c("h2o","mitoQ"))
x1 <- as.data.frame(xx[,ss1[,1] ])
x1 <- x1[which(rowSums(x1)>10),]
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = x1 , colData = ss1, design = ~ trt )
## converting counts to integer mode
res <- DESeq(dds)
## estimating size factors
## estimating dispersions
## gene-wise dispersion estimates
## mean-dispersion relationship
## final dispersion estimates
## fitting model and testing
z<- results(res)
vsd <- vst(dds, blind=FALSE)
zz<-cbind(as.data.frame(z),assay(vsd))
dge<-as.data.frame(zz[order(zz$pvalue),])
head(dge,10)
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 655.720011 -5.9011462 1.2676406 -4.655220
## ENSMUSG00000069939.8 Gm12070 5.434801 -5.7620864 1.2857287 -4.481573
## ENSMUSG00000102222.1 Pcdhga10 5.806045 -5.8507855 1.3103140 -4.465178
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 31947.712475 -0.9442562 0.2252536 -4.191969
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 34.461646 8.7169855 2.0828216 4.185181
## ENSMUSG00000040857.15 Erf 282.856187 -0.5954412 0.1452279 -4.100046
## ENSMUSG00000071076.6 Jund 690.793319 -0.5898984 0.1496877 -3.940860
## ENSMUSG00000065947.3 mt-Nd4l 7984.026365 1.2364498 0.3152354 3.922306
## ENSMUSG00000064367.1 mt-Nd5 44236.022404 0.8598935 0.2220372 3.872746
## ENSMUSG00000025127.15 Gcgr 166.264311 -0.6298010 0.1645378 -3.827697
## pvalue padj wt-h2o_rep1 wt-h2o_rep2
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 3.236342e-06 0.07188461 12.397604 9.906621
## ENSMUSG00000069939.8 Gm12070 7.409504e-06 0.07188461 3.641556 5.405154
## ENSMUSG00000102222.1 Pcdhga10 8.000216e-06 0.07188461 5.444479 3.641556
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 2.765442e-05 0.15361628 15.182995 15.447755
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 2.849389e-05 0.15361628 3.641556 3.641556
## ENSMUSG00000040857.15 Erf 4.130672e-05 0.18557734 8.430231 8.627925
## ENSMUSG00000071076.6 Jund 8.118996e-05 0.29552382 9.808202 9.922969
## ENSMUSG00000065947.3 mt-Nd4l 8.770554e-05 0.29552382 10.932877 11.844212
## ENSMUSG00000064367.1 mt-Nd5 1.076159e-04 0.32232158 14.787204 14.582676
## ENSMUSG00000025127.15 Gcgr 1.293476e-04 0.34217183 7.674341 7.637735
## wt-h2o_rep3 wt-h2o_rep4 wt-h2o_rep5
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 6.545167 5.987333 5.749737
## ENSMUSG00000069939.8 Gm12070 4.882275 4.847725 5.115525
## ENSMUSG00000102222.1 Pcdhga10 4.839607 4.847725 5.264954
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 15.201740 15.818471 15.009735
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 3.641556 3.641556 3.641556
## ENSMUSG00000040857.15 Erf 8.444416 8.661348 8.341445
## ENSMUSG00000071076.6 Jund 9.418555 9.717958 9.793873
## ENSMUSG00000065947.3 mt-Nd4l 12.950358 12.279471 12.397008
## ENSMUSG00000064367.1 mt-Nd5 15.032894 14.796276 15.374549
## ENSMUSG00000025127.15 Gcgr 8.041085 8.069706 7.622639
## wt-mitoQ_rep1 wt-mitoQ_rep2 wt-mitoQ_rep3
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 5.936375 4.844705 5.921707
## ENSMUSG00000069939.8 Gm12070 3.641556 3.641556 3.641556
## ENSMUSG00000102222.1 Pcdhga10 3.641556 3.641556 3.641556
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 14.835706 14.631930 13.818514
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 3.641556 6.793177 6.973423
## ENSMUSG00000040857.15 Erf 8.067497 7.886904 8.214966
## ENSMUSG00000071076.6 Jund 9.319449 9.231711 8.886244
## ENSMUSG00000065947.3 mt-Nd4l 13.156432 13.325963 13.892186
## ENSMUSG00000064367.1 mt-Nd5 15.259752 15.782630 16.312982
## ENSMUSG00000025127.15 Gcgr 7.325205 7.271611 7.241838
## wt-mitoQ_rep4 wt-mitoQ_rep5
## ENSMUSG00000111326.1 Gm3953 4.972333 4.948456
## ENSMUSG00000069939.8 Gm12070 3.641556 3.641556
## ENSMUSG00000102222.1 Pcdhga10 3.641556 3.641556
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 14.246396 14.348315
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 7.401282 4.911804
## ENSMUSG00000040857.15 Erf 7.880177 7.761737
## ENSMUSG00000071076.6 Jund 9.033164 9.314243
## ENSMUSG00000065947.3 mt-Nd4l 13.390849 13.403255
## ENSMUSG00000064367.1 mt-Nd5 15.811796 15.632662
## ENSMUSG00000025127.15 Gcgr 7.241565 7.262509
de2 <- dge
sig <- subset(dge,padj<0.05)
sig_up <- rownames(subset(sig,log2FoldChange>0))
sig_dn <- rownames(subset(sig,log2FoldChange<0))
cnt_deg <- nrow(sig)
cnt_up <-length(sig_up)
cnt_dn <- length(sig_dn)
#MDS PLOT
plot(cmdscale(dist(t(x1))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", type = "n")
text(cmdscale(dist(t(x1))), labels=colnames(x1), )
# ma plot
HEADING=paste(NAME, cnt_deg, "DGEs", cnt_up, "up", cnt_dn, "dn")
plot(log2(dge$baseMean),dge$log2FoldChange,main=HEADING,col="gray",pch=19,cex=0.5,xlab="log2(base mean)",ylab="log2(fold change)")
points(log2(sig$baseMean),sig$log2FoldChange,col="red",pch=19,cex=0.5)
# heatmap
if (cnt_deg>50) {cnt_deg=50}
if (cnt_deg>2) {
mycols <- gsub("h2o","yellow",ss1$trt)
mycols <- gsub("mitoQ","orange",mycols)
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
x1 <- x1/colSums(x1)*1e6
mx <- as.matrix(x1[which(rownames(x1) %in% rownames(dge)[seq_len(cnt_deg)]),])
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25),cexRow = 0.7 )
}
NAME="DE3: EtOH vs mitoG in wt mice"
ss1 <- subset(ss,geno==0)
ss1 <- subset(ss1,trt=="etoh" | trt=="mitoG")
ss1$trt <- factor(ss1$trt,levels=c("etoh","mitoG"))
x1 <- as.data.frame(xx[,ss1[,1] ])
x1 <- x1[which(rowSums(x1)>10),]
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = x1 , colData = ss1, design = ~ trt )
## converting counts to integer mode
res <- DESeq(dds)
## estimating size factors
## estimating dispersions
## gene-wise dispersion estimates
## mean-dispersion relationship
## final dispersion estimates
## fitting model and testing
z<- results(res)
vsd <- vst(dds, blind=FALSE)
zz<-cbind(as.data.frame(z),assay(vsd))
dge<-as.data.frame(zz[order(zz$pvalue),])
head(dge,10)
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat
## ENSMUSG00000101249.1 Gm29216 29564.78286 0.6659669 0.12279298 5.423493
## ENSMUSG00000064360.1 mt-Nd3 7000.24709 0.6697538 0.12600500 5.315295
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 31824.38718 -0.5534227 0.11211805 -4.936072
## ENSMUSG00000086691.2 Gm15432 15.44802 -2.0220675 0.41148843 -4.914032
## ENSMUSG00000074519.11 Zfp971 197.25667 0.5478454 0.11573470 4.733632
## ENSMUSG00000108884.1 Gm45792 1664.89412 0.5576862 0.11798300 4.726836
## ENSMUSG00000064220.6 H2ac18 106.91754 -1.0948685 0.23272795 -4.704499
## ENSMUSG00000041058.15 Wwp1 4340.31947 0.3010531 0.06445506 4.670745
## ENSMUSG00000028001.16 Fga 230.99162 -0.6896911 0.14888021 -4.632524
## ENSMUSG00000022366.12 Slc22a22 1510.10417 0.3646368 0.08125657 4.487474
## pvalue padj wt-etoh_rep1
## ENSMUSG00000101249.1 Gm29216 5.844557e-08 0.0003163658 14.580964
## ENSMUSG00000064360.1 mt-Nd3 1.064846e-07 0.0003163658 12.502134
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 7.971184e-07 0.0015788259 15.231084
## ENSMUSG00000086691.2 Gm15432 8.922198e-07 NA 6.965561
## ENSMUSG00000074519.11 Zfp971 2.205379e-06 NA 8.070630
## ENSMUSG00000108884.1 Gm45792 2.280457e-06 0.0033876189 10.573666
## ENSMUSG00000064220.6 H2ac18 2.544898e-06 NA 8.131149
## ENSMUSG00000041058.15 Wwp1 3.001090e-06 0.0035664952 12.075874
## ENSMUSG00000028001.16 Fga 3.612349e-06 NA 8.785900
## ENSMUSG00000022366.12 Slc22a22 7.207256e-06 0.0067007748 10.656490
## wt-etoh_rep2 wt-etoh_rep3 wt-etoh_rep4
## ENSMUSG00000101249.1 Gm29216 14.446454 14.694471 14.493597
## ENSMUSG00000064360.1 mt-Nd3 12.418883 12.576163 12.479949
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 14.981112 15.342749 15.315479
## ENSMUSG00000086691.2 Gm15432 7.063069 7.170640 6.996426
## ENSMUSG00000074519.11 Zfp971 8.249428 8.020636 8.218642
## ENSMUSG00000108884.1 Gm45792 10.495753 10.317167 10.503266
## ENSMUSG00000064220.6 H2ac18 7.939177 8.179648 7.802956
## ENSMUSG00000041058.15 Wwp1 12.032266 11.842831 12.007162
## ENSMUSG00000028001.16 Fga 8.727533 8.646686 8.770488
## ENSMUSG00000022366.12 Slc22a22 10.543516 10.506754 10.556517
## wt-etoh_rep5 wt-mitoG_rep1 wt-mitoG_rep2
## ENSMUSG00000101249.1 Gm29216 14.184126 15.539325 14.920285
## ENSMUSG00000064360.1 mt-Nd3 12.183617 13.516098 12.829599
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 15.170098 14.241402 14.862856
## ENSMUSG00000086691.2 Gm15432 6.910356 6.591115 6.556892
## ENSMUSG00000074519.11 Zfp971 8.279102 8.583331 8.452785
## ENSMUSG00000108884.1 Gm45792 10.777367 11.299970 10.960607
## ENSMUSG00000064220.6 H2ac18 8.336743 7.278799 7.521050
## ENSMUSG00000041058.15 Wwp1 11.922080 12.355445 12.236775
## ENSMUSG00000028001.16 Fga 8.634873 8.132853 8.069008
## ENSMUSG00000022366.12 Slc22a22 10.289225 10.803638 10.823359
## wt-mitoG_rep3 wt-mitoG_rep4 wt-mitoG_rep5
## ENSMUSG00000101249.1 Gm29216 15.068011 15.154550 14.993904
## ENSMUSG00000064360.1 mt-Nd3 13.137110 12.976564 12.900896
## ENSMUSG00000118642.1 CT010467.2 14.725583 14.631592 14.776441
## ENSMUSG00000086691.2 Gm15432 6.596561 6.452998 6.754775
## ENSMUSG00000074519.11 Zfp971 8.538600 8.498393 8.500459
## ENSMUSG00000108884.1 Gm45792 10.822106 11.219787 10.909479
## ENSMUSG00000064220.6 H2ac18 7.551214 7.398146 7.840233
## ENSMUSG00000041058.15 Wwp1 12.315733 12.205508 12.226535
## ENSMUSG00000028001.16 Fga 8.180690 8.204216 8.596291
## ENSMUSG00000022366.12 Slc22a22 10.957671 10.800582 10.847679
de3 <- dge
sig <- subset(dge,padj<0.05)
sig_up <- rownames(subset(sig,log2FoldChange>0))
sig_dn <- rownames(subset(sig,log2FoldChange<0))
cnt_deg <- nrow(sig)
cnt_up <-length(sig_up)
cnt_dn <- length(sig_dn)
#MDS PLOT
plot(cmdscale(dist(t(x1))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", type = "n")
text(cmdscale(dist(t(x1))), labels=colnames(x1), )
# ma plot
HEADING=paste(NAME, cnt_deg, "DGEs", cnt_up, "up", cnt_dn, "dn")
plot(log2(dge$baseMean),dge$log2FoldChange,main=HEADING,col="gray",pch=19,cex=0.5,xlab="log2(base mean)",ylab="log2(fold change)")
points(log2(sig$baseMean),sig$log2FoldChange,col="red",pch=19,cex=0.5)
# heatmap
if (cnt_deg>50) {cnt_deg=50}
if (cnt_deg>2) {
mycols <- gsub("etoh","yellow",ss1$trt)
mycols <- gsub("mitoG","orange",mycols)
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
x1 <- x1/colSums(x1)*1e6
mx <- as.matrix(x1[which(rownames(x1) %in% rownames(dge)[seq_len(cnt_deg)]),])
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25),cexRow = 0.7 )
}
NAME="DE4: H2O vs EtOH het mice"
ss1 <- subset(ss,geno==1)
ss1 <- subset(ss1,trt=="h20" | trt=="etoh")
ss1$trt <- factor(ss1$trt,levels=c("h20","etoh"))
x1 <- as.data.frame(xx[,ss1[,1] ])
x1 <- x1[which(rowSums(x1)>10),]
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = x1 , colData = ss1, design = ~ trt )
## converting counts to integer mode
res <- DESeq(dds)
## estimating size factors
## estimating dispersions
## gene-wise dispersion estimates
## mean-dispersion relationship
## final dispersion estimates
## fitting model and testing
z<- results(res)
vsd <- vst(dds, blind=FALSE)
zz<-cbind(as.data.frame(z),assay(vsd))
dge<-as.data.frame(zz[order(zz$pvalue),])
head(dge,10)
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat
## ENSMUSG00000067719.5 Gm10221 35.98578 -8.8143066 0.9507899 -9.270509
## ENSMUSG00000084416.3 Rpl10a-ps1 38.71098 -23.6654354 3.0272624 -7.817438
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 56.48936 -1.5918431 0.2398536 -6.636727
## ENSMUSG00000040488.18 Ltbp4 481.37751 0.7736136 0.1194684 6.475468
## ENSMUSG00000092746.2 Rn7s6 21.01591 2.4151164 0.4042234 5.974707
## ENSMUSG00000108845.1 Gm45090 773.77194 -1.4543088 0.2469193 -5.889814
## ENSMUSG00000005547.14 Cyp2a5 851.84457 1.2612593 0.2168485 5.816316
## ENSMUSG00000001751.9 Naglu 299.35253 0.6710224 0.1171527 5.727757
## ENSMUSG00000078624.4 Olfr613 72.67206 -1.4151520 0.2506217 -5.646566
## ENSMUSG00000103234.1 Gm37158 246.66252 -1.4321899 0.2548519 -5.619694
## pvalue padj het-etoh_rep1
## ENSMUSG00000067719.5 Gm10221 1.852592e-20 4.041800e-16 4.291842
## ENSMUSG00000084416.3 Rpl10a-ps1 5.390937e-15 5.880704e-11 4.291842
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 3.207240e-11 2.332412e-07 6.247571
## ENSMUSG00000040488.18 Ltbp4 9.451846e-11 5.155273e-07 9.447973
## ENSMUSG00000092746.2 Rn7s6 2.305046e-09 1.005784e-05 5.990527
## ENSMUSG00000108845.1 Gm45090 3.866307e-09 1.405854e-05 8.501083
## ENSMUSG00000005547.14 Cyp2a5 6.015887e-09 1.874980e-05 10.296072
## ENSMUSG00000001751.9 Naglu 1.017673e-08 2.775320e-05 8.799151
## ENSMUSG00000078624.4 Olfr613 1.636843e-08 3.664449e-05 6.351549
## ENSMUSG00000103234.1 Gm37158 1.912959e-08 3.664449e-05 7.486603
## het-etoh_rep2 het-etoh_rep3 het-etoh_rep4
## ENSMUSG00000067719.5 Gm10221 4.291842 4.291842 4.291842
## ENSMUSG00000084416.3 Rpl10a-ps1 4.291842 4.291842 4.291842
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 5.766694 5.804322 6.029596
## ENSMUSG00000040488.18 Ltbp4 9.411131 9.319976 9.077320
## ENSMUSG00000092746.2 Rn7s6 6.148964 6.329636 6.250256
## ENSMUSG00000108845.1 Gm45090 9.009366 8.563352 9.101850
## ENSMUSG00000005547.14 Cyp2a5 10.175305 10.273493 10.380901
## ENSMUSG00000001751.9 Naglu 8.623640 8.690610 8.720596
## ENSMUSG00000078624.4 Olfr613 6.253589 5.804322 6.522535
## ENSMUSG00000103234.1 Gm37158 7.219237 7.488654 7.254206
## het-etoh_rep5 het-h20_rep1 het-h20_rep2
## ENSMUSG00000067719.5 Gm10221 4.291842 6.304675 6.727657
## ENSMUSG00000084416.3 Rpl10a-ps1 4.291842 4.291842 4.291842
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 5.680074 6.652323 6.877018
## ENSMUSG00000040488.18 Ltbp4 9.399618 8.467532 8.602581
## ENSMUSG00000092746.2 Rn7s6 5.648906 4.988674 5.105822
## ENSMUSG00000108845.1 Gm45090 8.821119 9.553660 10.701437
## ENSMUSG00000005547.14 Cyp2a5 10.256161 9.594254 8.398097
## ENSMUSG00000001751.9 Naglu 8.479648 8.232063 7.950126
## ENSMUSG00000078624.4 Olfr613 5.876523 6.983337 7.461476
## ENSMUSG00000103234.1 Gm37158 7.563164 7.905581 9.267647
## het-h20_rep3 het-h20_rep4 het-h20_rep5
## ENSMUSG00000067719.5 Gm10221 6.676887 6.788838 7.122745
## ENSMUSG00000084416.3 Rpl10a-ps1 4.291842 7.678951 8.006578
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 6.940505 7.055511 7.038165
## ENSMUSG00000040488.18 Ltbp4 8.710171 8.754335 8.532484
## ENSMUSG00000092746.2 Rn7s6 5.155489 4.936402 5.461535
## ENSMUSG00000108845.1 Gm45090 10.404100 9.565147 10.384122
## ENSMUSG00000005547.14 Cyp2a5 8.620022 9.250278 9.190621
## ENSMUSG00000001751.9 Naglu 7.997301 8.092602 8.049758
## ENSMUSG00000078624.4 Olfr613 7.179917 7.105993 6.993850
## ENSMUSG00000103234.1 Gm37158 8.659352 8.204273 8.769773
de4 <- dge
sig <- subset(dge,padj<0.05)
sig_up <- rownames(subset(sig,log2FoldChange>0))
sig_dn <- rownames(subset(sig,log2FoldChange<0))
cnt_deg <- nrow(sig)
cnt_up <-length(sig_up)
cnt_dn <- length(sig_dn)
#MDS PLOT
plot(cmdscale(dist(t(x1))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", type = "n")
text(cmdscale(dist(t(x1))), labels=colnames(x1), )
# ma plot
HEADING=paste(NAME, cnt_deg, "DGEs", cnt_up, "up", cnt_dn, "dn")
plot(log2(dge$baseMean),dge$log2FoldChange,main=HEADING,col="gray",pch=19,cex=0.5,xlab="log2(base mean)",ylab="log2(fold change)")
points(log2(sig$baseMean),sig$log2FoldChange,col="red",pch=19,cex=0.5)
# heatmap
if (cnt_deg>50) {cnt_deg=50}
if (cnt_deg>2) {
mycols <- gsub("h20","yellow",ss1$trt)
mycols <- gsub("etoh","orange",mycols)
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
x1 <- x1/colSums(x1)*1e6
mx <- as.matrix(x1[which(rownames(x1) %in% rownames(dge)[seq_len(cnt_deg)]),])
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25),cexRow = 0.7 )
}
NAME="DE5: H2O vs mitoQ in het mice"
ss1 <- subset(ss,geno==1)
ss1 <- subset(ss1,trt=="h20" | trt=="mitoQ")
ss1$trt <- factor(ss1$trt,levels=c("h20","mitoQ"))
x1 <- as.data.frame(xx[,ss1[,1] ])
x1 <- x1[which(rowSums(x1)>10),]
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = x1 , colData = ss1, design = ~ trt )
## converting counts to integer mode
res <- DESeq(dds)
## estimating size factors
## estimating dispersions
## gene-wise dispersion estimates
## mean-dispersion relationship
## final dispersion estimates
## fitting model and testing
z<- results(res)
vsd <- vst(dds, blind=FALSE)
zz<-cbind(as.data.frame(z),assay(vsd))
dge<-as.data.frame(zz[order(zz$pvalue),])
head(dge,10)
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat
## ENSMUSG00000030098.15 Grip2 761.749620 -1.3265915 0.2828012 -4.690898
## ENSMUSG00000113337.1 Gm19220 7720.275794 -1.4459432 0.3145616 -4.596694
## ENSMUSG00000096921.1 Gm26822 4989.073701 -1.3808766 0.3293234 -4.193071
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 36.236801 -3.9445670 1.0201706 -3.866576
## ENSMUSG00000100220.1 Gm29331 3.653794 -4.8377684 1.2930733 -3.741295
## ENSMUSG00000091478.2 Gm10039 41.636920 -8.9950158 2.4704677 -3.641017
## ENSMUSG00000100505.1 Gm13283 2.210718 -4.1150196 1.1673333 -3.525145
## ENSMUSG00000090145.7 Ugt1a6b 218.233035 0.5821486 0.1697593 3.429260
## ENSMUSG00000082277.2 Gm15807 6.062056 -2.6554457 0.7764038 -3.420186
## ENSMUSG00000022550.18 Adck5 226.762105 -0.6359667 0.1937393 -3.282590
## pvalue padj het-h20_rep1 het-h20_rep2
## ENSMUSG00000030098.15 Grip2 2.720086e-06 0.0588392 9.332842 10.685621
## ENSMUSG00000113337.1 Gm19220 4.292482e-06 0.0588392 12.674355 14.150500
## ENSMUSG00000096921.1 Gm26822 2.752034e-05 0.2514901 11.977544 13.580317
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 1.103741e-04 0.7564765 4.550213 6.458946
## ENSMUSG00000100220.1 Gm29331 1.830747e-04 0.9999516 4.377601 4.731746
## ENSMUSG00000091478.2 Gm10039 2.715628e-04 0.9999516 4.817084 7.639023
## ENSMUSG00000100505.1 Gm13283 4.232506e-04 0.9999516 4.377601 4.320970
## ENSMUSG00000090145.7 Ugt1a6b 6.052300e-04 0.9999516 7.798346 7.314076
## ENSMUSG00000082277.2 Gm15807 6.257827e-04 0.9999516 4.273333 5.169496
## ENSMUSG00000022550.18 Adck5 1.028583e-03 0.9999516 8.087868 8.699748
## het-h20_rep3 het-h20_rep4 het-h20_rep5
## ENSMUSG00000030098.15 Grip2 9.767524 9.551973 10.691847
## ENSMUSG00000113337.1 Gm19220 13.001414 12.527245 14.117246
## ENSMUSG00000096921.1 Gm26822 12.335252 11.853806 13.427948
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 7.202447 4.814845 7.310734
## ENSMUSG00000100220.1 Gm29331 4.995422 3.583476 4.943567
## ENSMUSG00000091478.2 Gm10039 4.359294 3.583476 7.970577
## ENSMUSG00000100505.1 Gm13283 4.135325 4.632770 4.562333
## ENSMUSG00000090145.7 Ugt1a6b 7.959327 7.444762 7.506305
## ENSMUSG00000082277.2 Gm15807 5.207641 4.333429 5.044335
## ENSMUSG00000022550.18 Adck5 7.724489 8.323568 8.127005
## het-mitoQ_rep1 het-mitoQ_rep2 het-mitoQ_rep3
## ENSMUSG00000030098.15 Grip2 8.969696 8.743185 9.009296
## ENSMUSG00000113337.1 Gm19220 12.043976 11.962549 12.241001
## ENSMUSG00000096921.1 Gm26822 11.621658 11.407126 11.480622
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 3.583476 4.181909 4.698800
## ENSMUSG00000100220.1 Gm29331 3.583476 3.583476 3.583476
## ENSMUSG00000091478.2 Gm10039 3.583476 3.583476 3.583476
## ENSMUSG00000100505.1 Gm13283 3.583476 4.008138 3.583476
## ENSMUSG00000090145.7 Ugt1a6b 7.999926 8.247346 8.046277
## ENSMUSG00000082277.2 Gm15807 4.137401 4.313845 4.092139
## ENSMUSG00000022550.18 Adck5 7.665793 7.484242 7.739950
## het-mitoQ_rep4 het-mitoQ_rep5
## ENSMUSG00000030098.15 Grip2 8.941155 8.451066
## ENSMUSG00000113337.1 Gm19220 12.096097 11.736906
## ENSMUSG00000096921.1 Gm26822 11.639441 10.997517
## ENSMUSG00000099702.1 Gm29013 4.645349 4.541707
## ENSMUSG00000100220.1 Gm29331 3.583476 3.980647
## ENSMUSG00000091478.2 Gm10039 3.583476 3.583476
## ENSMUSG00000100505.1 Gm13283 3.583476 3.583476
## ENSMUSG00000090145.7 Ugt1a6b 8.313614 8.163844
## ENSMUSG00000082277.2 Gm15807 3.583476 4.143415
## ENSMUSG00000022550.18 Adck5 7.720723 7.608252
de5 <- dge
sig <- subset(dge,padj<0.05)
sig_up <- rownames(subset(sig,log2FoldChange>0))
sig_dn <- rownames(subset(sig,log2FoldChange<0))
cnt_deg <- nrow(sig)
cnt_up <-length(sig_up)
cnt_dn <- length(sig_dn)
#MDS PLOT
plot(cmdscale(dist(t(x1))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", type = "n")
text(cmdscale(dist(t(x1))), labels=colnames(x1), )
# ma plot
HEADING=paste(NAME, cnt_deg, "DGEs", cnt_up, "up", cnt_dn, "dn")
plot(log2(dge$baseMean),dge$log2FoldChange,main=HEADING,col="gray",pch=19,cex=0.5,xlab="log2(base mean)",ylab="log2(fold change)")
points(log2(sig$baseMean),sig$log2FoldChange,col="red",pch=19,cex=0.5)
# heatmap
if (cnt_deg>50) {cnt_deg=50}
if (cnt_deg>2) {
mycols <- gsub("h20","yellow",ss1$trt)
mycols <- gsub("mitoQ","orange",mycols)
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
x1 <- x1/colSums(x1)*1e6
mx <- as.matrix(x1[which(rownames(x1) %in% rownames(dge)[seq_len(cnt_deg)]),])
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25),cexRow = 0.7 )
}
NAME="DE6: EtOH vs mitoG in het mice"
ss1 <- subset(ss,geno==1)
ss1 <- subset(ss1,trt=="etoh" | trt=="mitoG")
ss1$trt <- factor(ss1$trt,levels=c("etoh","mitoG"))
x1 <- as.data.frame(xx[,ss1[,1] ])
x1 <- x1[which(rowSums(x1)>10),]
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = x1 , colData = ss1, design = ~ trt )
## converting counts to integer mode
res <- DESeq(dds)
## estimating size factors
## estimating dispersions
## gene-wise dispersion estimates
## mean-dispersion relationship
## final dispersion estimates
## fitting model and testing
z<- results(res)
vsd <- vst(dds, blind=FALSE)
zz<-cbind(as.data.frame(z),assay(vsd))
dge<-as.data.frame(zz[order(zz$pvalue),])
head(dge,10)
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat
## ENSMUSG00000098650.1 Commd1b 267.70771 1.1079121 0.13241156 8.367185
## ENSMUSG00000046721.11 Rpl14-ps1 354.46706 1.3150543 0.15831213 8.306719
## ENSMUSG00000106831.1 Ube2n-ps1 178.11762 0.9585781 0.14314543 6.696533
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 71.60135 1.9709904 0.30531181 6.455664
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 88.22869 1.8628433 0.28894330 6.447090
## ENSMUSG00000095597.2 Rps7-ps3 1589.41060 0.8893713 0.13867443 6.413377
## ENSMUSG00000109628.1 BC024386 543.63385 -0.5971045 0.09410074 -6.345376
## ENSMUSG00000014226.10 Cacybp 325.20674 0.5543013 0.08740455 6.341790
## ENSMUSG00000038453.17 Srcin1 317.81660 -0.7708088 0.12419611 -6.206384
## ENSMUSG00000058355.8 Abce1 1015.52920 0.4314618 0.07004468 6.159808
## pvalue padj het-etoh_rep1
## ENSMUSG00000098650.1 Commd1b 5.901092e-17 7.844718e-13 7.703762
## ENSMUSG00000046721.11 Rpl14-ps1 9.838488e-17 7.844718e-13 8.067463
## ENSMUSG00000106831.1 Ube2n-ps1 2.134215e-11 1.134478e-07 7.554007
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 1.077455e-10 3.636501e-07 6.436985
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 1.140183e-10 3.636501e-07 6.130492
## ENSMUSG00000095597.2 Rps7-ps3 1.423314e-10 3.782931e-07 10.202012
## ENSMUSG00000109628.1 BC024386 2.218830e-10 4.527166e-07 9.478908
## ENSMUSG00000014226.10 Cacybp 2.271106e-10 4.527166e-07 8.275090
## ENSMUSG00000038453.17 Srcin1 5.421746e-10 9.606732e-07 8.729970
## ENSMUSG00000058355.8 Abce1 7.283302e-10 1.161468e-06 9.919946
## het-etoh_rep2 het-etoh_rep3 het-etoh_rep4
## ENSMUSG00000098650.1 Commd1b 7.720607 7.990228 7.622504
## ENSMUSG00000046721.11 Rpl14-ps1 7.954108 7.848861 7.644398
## ENSMUSG00000106831.1 Ube2n-ps1 7.246453 7.322351 7.236973
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 6.004150 6.047864 6.251148
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 6.593772 6.608078 6.297723
## ENSMUSG00000095597.2 Rps7-ps3 10.204650 10.433283 9.933910
## ENSMUSG00000109628.1 BC024386 9.445535 9.410706 9.433056
## ENSMUSG00000014226.10 Cacybp 8.279084 8.172961 8.314369
## ENSMUSG00000038453.17 Srcin1 8.810995 8.740785 8.897162
## ENSMUSG00000058355.8 Abce1 9.840770 9.673977 9.889508
## het-etoh_rep5 het-mitoG_rep1 het-mitoG_rep2
## ENSMUSG00000098650.1 Commd1b 7.794083 8.852216 8.475878
## ENSMUSG00000046721.11 Rpl14-ps1 8.296395 8.807020 9.034977
## ENSMUSG00000106831.1 Ube2n-ps1 7.586960 7.917708 8.221437
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 5.934338 7.533892 6.676333
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 5.988750 7.651004 7.069042
## ENSMUSG00000095597.2 Rps7-ps3 10.114712 11.013692 10.770739
## ENSMUSG00000109628.1 BC024386 9.531910 9.115663 8.821433
## ENSMUSG00000014226.10 Cacybp 8.396306 8.732412 8.739425
## ENSMUSG00000038453.17 Srcin1 8.894258 8.281180 8.024099
## ENSMUSG00000058355.8 Abce1 9.849543 10.202288 10.232967
## het-mitoG_rep3 het-mitoG_rep4 het-mitoG_rep5
## ENSMUSG00000098650.1 Commd1b 8.745145 8.513350 8.857919
## ENSMUSG00000046721.11 Rpl14-ps1 9.240105 9.303746 9.155907
## ENSMUSG00000106831.1 Ube2n-ps1 8.065114 8.244722 8.279869
## ENSMUSG00000105008.1 Gm43652 7.228975 7.160301 7.826388
## ENSMUSG00000100039.1 Gm28959 7.274141 8.056547 7.445930
## ENSMUSG00000095597.2 Rps7-ps3 10.995157 10.931813 11.434905
## ENSMUSG00000109628.1 BC024386 8.726256 8.999676 8.891490
## ENSMUSG00000014226.10 Cacybp 8.836025 8.847728 8.696280
## ENSMUSG00000038453.17 Srcin1 8.129156 8.400723 7.852443
## ENSMUSG00000058355.8 Abce1 10.240257 10.330424 10.243448
de6 <- dge
sig <- subset(dge,padj<0.05)
sig_up <- rownames(subset(sig,log2FoldChange>0))
sig_dn <- rownames(subset(sig,log2FoldChange<0))
cnt_deg <- nrow(sig)
cnt_up <-length(sig_up)
cnt_dn <- length(sig_dn)
#MDS PLOT
plot(cmdscale(dist(t(x1))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", type = "n")
text(cmdscale(dist(t(x1))), labels=colnames(x1), )
# ma plot
HEADING=paste(NAME, cnt_deg, "DGEs", cnt_up, "up", cnt_dn, "dn")
plot(log2(dge$baseMean),dge$log2FoldChange,main=HEADING,col="gray",pch=19,cex=0.5,xlab="log2(base mean)",ylab="log2(fold change)")
points(log2(sig$baseMean),sig$log2FoldChange,col="red",pch=19,cex=0.5)
# heatmap
if (cnt_deg>50) {cnt_deg=50}
if (cnt_deg>2) {
mycols <- gsub("etoh","yellow",ss1$trt)
mycols <- gsub("mitoG","orange",mycols)
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
x1 <- x1/colSums(x1)*1e6
mx <- as.matrix(x1[which(rownames(x1) %in% rownames(dge)[seq_len(cnt_deg)]),])
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25),cexRow = 0.7 )
}
NAME="DE7: wt vs het mice (H2O group)"
ss1 <- subset(ss,trt=="h2o" | trt=="h20")
x1 <- as.data.frame(xx[,ss1[,1] ])
x1 <- x1[which(rowSums(x1)>10),]
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = x1 , colData = ss1, design = ~ geno )
## converting counts to integer mode
res <- DESeq(dds)
## estimating size factors
## estimating dispersions
## gene-wise dispersion estimates
## mean-dispersion relationship
## final dispersion estimates
## fitting model and testing
z<- results(res)
vsd <- vst(dds, blind=FALSE)
zz<-cbind(as.data.frame(z),assay(vsd))
dge<-as.data.frame(zz[order(zz$pvalue),])
head(dge,10)
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat
## ENSMUSG00000057074.6 Ces1g 125.55315 -4.177726 0.3423349 -12.203621
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 146.74176 -6.793450 0.5678487 -11.963486
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 21929.09497 -1.965693 0.1893338 -10.382158
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 3334.55280 -2.346817 0.2348416 -9.993190
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 296.40643 2.882335 0.3376243 8.537108
## ENSMUSG00000074934.3 Grem1 49.94211 5.829915 0.6843487 8.518924
## ENSMUSG00000104887.1 Gm43158 27.16231 -3.226635 0.3850374 -8.380056
## ENSMUSG00000112523.1 Gm48377 308.55164 -2.269466 0.2726805 -8.322801
## ENSMUSG00000037053.6 Azgp1 611.58881 -1.991545 0.2452946 -8.118992
## ENSMUSG00000070695.4 Cntnap5a 54.30411 -3.657147 0.4616976 -7.921088
## pvalue padj het-h20_rep1
## ENSMUSG00000057074.6 Ces1g 2.973014e-34 6.543306e-30 5.113781
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 5.519497e-33 6.073930e-29 4.083030
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 2.989413e-25 2.193133e-21 13.167935
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 1.632428e-23 8.982026e-20 10.268106
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 1.376227e-17 5.907326e-14 9.360642
## ENSMUSG00000074934.3 Grem1 1.610430e-17 5.907326e-14 6.358580
## ENSMUSG00000104887.1 Gm43158 5.290231e-17 1.663324e-13 4.547637
## ENSMUSG00000112523.1 Gm48377 8.590884e-17 2.363460e-13 7.027012
## ENSMUSG00000037053.6 Azgp1 4.700712e-16 1.149533e-12 8.099213
## ENSMUSG00000070695.4 Cntnap5a 2.354418e-15 5.181839e-12 4.474993
## het-h20_rep2 het-h20_rep3 het-h20_rep4
## ENSMUSG00000057074.6 Ces1g 5.280325 4.654796 4.984011
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 4.044758 4.290942 4.263183
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 13.100535 13.440311 12.811553
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 9.649011 10.572345 9.951705
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 8.757156 8.035265 9.682414
## ENSMUSG00000074934.3 Grem1 6.095097 6.562809 6.562235
## ENSMUSG00000104887.1 Gm43158 4.410799 4.527576 4.504819
## ENSMUSG00000112523.1 Gm48377 6.685473 7.577199 6.524123
## ENSMUSG00000037053.6 Azgp1 8.199440 8.500974 7.568462
## ENSMUSG00000070695.4 Cntnap5a 5.011711 5.044046 4.393492
## het-h20_rep5 wt-h2o_rep1 wt-h2o_rep2 wt-h2o_rep3
## ENSMUSG00000057074.6 Ces1g 4.961542 7.697865 8.318948 7.313804
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 4.318221 8.835563 7.006512 7.809577
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 13.057046 15.376346 15.040481 14.545707
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 10.024379 12.470194 12.206107 12.027468
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 9.104827 6.449021 6.927900 6.003060
## ENSMUSG00000074934.3 Grem1 8.022852 4.373681 3.532499 4.166020
## ENSMUSG00000104887.1 Gm43158 4.318221 5.915986 5.791090 6.136831
## ENSMUSG00000112523.1 Gm48377 6.934384 8.990017 9.200311 8.756483
## ENSMUSG00000037053.6 Azgp1 7.789860 10.345126 9.497187 9.752688
## ENSMUSG00000070695.4 Cntnap5a 4.318221 7.357170 5.901486 7.257592
## wt-h2o_rep4 wt-h2o_rep5
## ENSMUSG00000057074.6 Ces1g 7.938539 8.531822
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 7.878784 9.028551
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 15.064140 15.298485
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 12.349719 13.000059
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 6.234046 6.822334
## ENSMUSG00000074934.3 Grem1 4.035098 3.938242
## ENSMUSG00000104887.1 Gm43158 6.440598 6.312899
## ENSMUSG00000112523.1 Gm48377 9.527388 8.659039
## ENSMUSG00000037053.6 Azgp1 9.785755 10.268692
## ENSMUSG00000070695.4 Cntnap5a 7.052984 6.685333
de7 <- dge
sig <- subset(dge,padj<0.05)
sig_up <- rownames(subset(sig,log2FoldChange>0))
sig_dn <- rownames(subset(sig,log2FoldChange<0))
cnt_deg <- nrow(sig)
cnt_up <-length(sig_up)
cnt_dn <- length(sig_dn)
#MDS PLOT
plot(cmdscale(dist(t(x1))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", type = "n")
text(cmdscale(dist(t(x1))), labels=colnames(x1), )
# ma plot
HEADING=paste(NAME, cnt_deg, "DGEs", cnt_up, "up", cnt_dn, "dn")
plot(log2(dge$baseMean),dge$log2FoldChange,main=HEADING,col="gray",pch=19,cex=0.5,xlab="log2(base mean)",ylab="log2(fold change)")
points(log2(sig$baseMean),sig$log2FoldChange,col="red",pch=19,cex=0.5)
# heatmap
if (cnt_deg>50) {cnt_deg=50}
if (cnt_deg>2) {
mycols <- gsub("0","yellow",ss1$geno)
mycols <- gsub("1","orange",mycols)
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
x1 <- x1/colSums(x1)*1e6
mx <- as.matrix(x1[which(rownames(x1) %in% rownames(dge)[seq_len(cnt_deg)]),])
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25),cexRow = 0.7 )
}
NAME="DE8: wt vs het mice (EtOH group)"
ss1 <- subset(ss,trt=="etoh")
x1 <- as.data.frame(xx[,ss1[,1] ])
x1 <- x1[which(rowSums(x1)>10),]
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = x1 , colData = ss1, design = ~ geno )
## converting counts to integer mode
res <- DESeq(dds)
## estimating size factors
## estimating dispersions
## gene-wise dispersion estimates
## mean-dispersion relationship
## final dispersion estimates
## fitting model and testing
z<- results(res)
vsd <- vst(dds, blind=FALSE)
zz<-cbind(as.data.frame(z),assay(vsd))
dge<-as.data.frame(zz[order(zz$pvalue),])
head(dge,10)
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat
## ENSMUSG00000029311.16 Hsd17b11 2396.6635 -1.318651 0.06469490 -20.38261
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 5325.9308 -2.100315 0.10621981 -19.77329
## ENSMUSG00000041698.11 Slco1a1 3544.1605 -3.150029 0.15941375 -19.76008
## ENSMUSG00000022587.14 Ly6e 2549.2412 -1.619471 0.08475091 -19.10859
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 201.2459 -6.202408 0.32520122 -19.07252
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 424.0182 2.560576 0.14754052 17.35507
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 35126.2921 -1.443313 0.09009393 -16.02009
## ENSMUSG00000037852.8 Cpe 481.5793 -2.148633 0.13562569 -15.84237
## ENSMUSG00000032758.4 Kap 113220.4706 -1.877651 0.13902736 -13.50563
## ENSMUSG00000032788.15 Pdxk 2614.2853 1.253222 0.09383936 13.35497
## pvalue padj het-etoh_rep1
## ENSMUSG00000029311.16 Hsd17b11 2.385827e-92 4.292104e-88 10.660419
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 5.057033e-87 3.939456e-83 10.998240
## ENSMUSG00000041698.11 Slco1a1 6.569409e-87 3.939456e-83 9.999023
## ENSMUSG00000022587.14 Ly6e 2.141706e-81 9.632323e-78 10.331088
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 4.271785e-81 1.536988e-77 6.726414
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 1.805813e-67 5.414428e-64 9.903661
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 9.250931e-58 2.377489e-54 14.280888
## ENSMUSG00000037852.8 Cpe 1.587206e-56 3.569229e-53 8.350433
## ENSMUSG00000032758.4 Kap 1.448784e-41 2.895959e-38 15.671037
## ENSMUSG00000032788.15 Pdxk 1.107984e-40 1.993263e-37 11.926583
## het-etoh_rep2 het-etoh_rep3 het-etoh_rep4
## ENSMUSG00000029311.16 Hsd17b11 10.668444 10.530088 10.561346
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 11.086336 11.096193 11.152998
## ENSMUSG00000041698.11 Slco1a1 9.814325 9.511358 9.620657
## ENSMUSG00000022587.14 Ly6e 10.475646 10.608631 10.445890
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 6.844954 6.781787 6.918072
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 9.599232 10.022691 9.689053
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 14.040603 14.035978 14.408959
## ENSMUSG00000037852.8 Cpe 8.479278 8.455489 8.203092
## ENSMUSG00000032758.4 Kap 15.241606 15.259547 15.736016
## ENSMUSG00000032788.15 Pdxk 11.740668 12.015563 12.081845
## het-etoh_rep5 wt-etoh_rep1 wt-etoh_rep2
## ENSMUSG00000029311.16 Hsd17b11 10.534967 11.897894 11.894088
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 11.140028 13.409552 13.068750
## ENSMUSG00000041698.11 Slco1a1 9.953106 12.937518 12.826337
## ENSMUSG00000022587.14 Ly6e 10.509877 12.058569 12.113629
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 6.835914 9.305635 9.044985
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 9.774894 7.924716 8.280494
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 14.288778 15.819004 15.672721
## ENSMUSG00000037852.8 Cpe 8.367743 9.911147 9.524095
## ENSMUSG00000032758.4 Kap 15.832759 17.670354 17.346029
## ENSMUSG00000032788.15 Pdxk 11.777769 10.613188 10.727182
## wt-etoh_rep3 wt-etoh_rep4 wt-etoh_rep5
## ENSMUSG00000029311.16 Hsd17b11 11.725496 11.724565 11.813552
## ENSMUSG00000015568.16 Lpl 12.815206 13.250290 12.901467
## ENSMUSG00000041698.11 Slco1a1 12.229265 12.271017 12.945392
## ENSMUSG00000022587.14 Ly6e 11.836810 11.799599 12.032616
## ENSMUSG00000104375.1 Gm6300 8.731269 9.372798 9.117333
## ENSMUSG00000026866.16 Kynu 8.227255 7.917557 8.012019
## ENSMUSG00000028713.17 Cyp4b1 15.696750 15.577025 15.479290
## ENSMUSG00000037852.8 Cpe 10.112823 9.998112 9.886599
## ENSMUSG00000032758.4 Kap 17.557713 17.550798 16.996677
## ENSMUSG00000032788.15 Pdxk 10.971106 10.687465 10.706701
de8 <- dge
sig <- subset(dge,padj<0.05)
sig_up <- rownames(subset(sig,log2FoldChange>0))
sig_dn <- rownames(subset(sig,log2FoldChange<0))
cnt_deg <- nrow(sig)
cnt_up <-length(sig_up)
cnt_dn <- length(sig_dn)
#MDS PLOT
plot(cmdscale(dist(t(x1))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", type = "n")
text(cmdscale(dist(t(x1))), labels=colnames(x1), )
# ma plot
HEADING=paste(NAME, cnt_deg, "DGEs", cnt_up, "up", cnt_dn, "dn")
plot(log2(dge$baseMean),dge$log2FoldChange,main=HEADING,col="gray",pch=19,cex=0.5,xlab="log2(base mean)",ylab="log2(fold change)")
points(log2(sig$baseMean),sig$log2FoldChange,col="red",pch=19,cex=0.5)
# heatmap
if (cnt_deg>50) {cnt_deg=50}
if (cnt_deg>2) {
mycols <- gsub("0","yellow",ss1$geno)
mycols <- gsub("1","orange",mycols)
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
x1 <- x1/colSums(x1)*1e6
mx <- as.matrix(x1[which(rownames(x1) %in% rownames(dge)[seq_len(cnt_deg)]),])
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25) ,cexRow = 0.7 )
}
To determine whether mitoG attenuates diabetes we can overlap the DGEs found in these contrasts. Diabetes is measured in contrast 8 and mitoG in contrast 6.
de6_up <- rownames(subset(de6,padj<0.05 & log2FoldChange>0))
de6_dn <- rownames(subset(de6,padj<0.05 & log2FoldChange<0))
de8_dn <- rownames(subset(de8,padj<0.05 & log2FoldChange<0))
de8_up <- rownames(subset(de8,padj<0.05 & log2FoldChange>0))
v1 <- list("mitoG up"= de6_up,
"mitoG dn"= de6_dn,
"diabetes up"= de8_up,
"dibetes dn"= de8_dn)
plot(euler(v1),quantities = TRUE)
mygenes <- unique(c(rownames(de6)[1:50],rownames(de8)[1:50]))
length(mygenes)
## [1] 100
ss1 <- subset(ss,trt=="etoh"|trt=="mitoG")
ss1$grp <- sapply(strsplit(ss1[,1],'_'),"[[",1)
mycols <- gsub("wt-etoh","blue",ss1$grp)
mycols <- gsub("het-etoh","red",mycols)
mycols <- gsub("het-mitoG","orange",mycols)
mycols <- gsub("wt-mitoG","green",mycols)
xxx <- xx/colSums(xx)*1e6
xxx <- xxx[,which(colnames(xxx) %in% ss1[,1])]
mx <- as.matrix(xxx[which(rownames(xxx) %in% mygenes),])
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25) ,cexRow = 0.5 )
mx <- mx[,grep("wt-mitoG",colnames(mx),invert=TRUE)]
ss1 <- ss1[grep("wt-mitoG",ss1[,1],invert=TRUE),]
mycols <- gsub("wt-etoh","blue",ss1$grp)
mycols <- gsub("het-etoh","red",mycols)
mycols <- gsub("het-mitoG","orange",mycols)
heatmap.2(mx,trace="none",scale="row",margin=c(10,15),
ColSideColors =mycols , col=colfunc(25) ,cexRow = 0.5 )
Orthology file was downloaded from Ensembl Biomart Ensembl version 101.
Reactome sets obteined 8/Oct/2020.
mart <- read.table("mart_export.txt",fill=TRUE,sep="\t",header=TRUE)
gt <- data.frame(mart$Mouse.gene.stable.ID,mart$Gene.name)
gt <- gt[which(gt[,1]!=""),]
rownames(de6) <- sapply(strsplit(rownames(de6),"\\."),"[[",1)
rownames(de8) <- sapply(strsplit(rownames(de8),"\\."),"[[",1)
#download.file("https://reactome.org/download/current/ReactomePathways.gmt.zip", destfile="ReactomePathways.gmt.zip")
#unzip("ReactomePathways.gmt.zip")
genesets <- gmt_import("ReactomePathways.gmt")
l <- list("diabetes"=de8,"mitoG"=de6)
m <- mitch_import(l, DEtype="deseq2",geneTable=gt)
## Note: Mean no. genes in input = 26485.5
## Note: no. genes in output = 15635
## Note: estimated proportion of input genes in output = 0.59
# significance
res <- mitch_calc(m,genesets,priority="significance")
##
| | 0%, ETA NA
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| | 0%, ETA 06:23
| | 0%, ETA 04:29
| | 0%, ETA 03:23
| | 0%, ETA 02:53
| | 0%, ETA 02:24
| | 0%, ETA 02:04
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|== | 2%, ETA 00:30
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|=========== | 10%, ETA 00:08
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|=========== | 10%, ETA 00:08
|=========== | 10%, ETA 00:08
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|============ | 10%, ETA 00:08
|============ | 10%, ETA 00:08
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|============ | 11%, ETA 00:08
|============ | 11%, ETA 00:08
|============ | 11%, ETA 00:08
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|==================================================================================================================| 100%, ETA 00:00
|==============================================================================================================| 100%, Elapsed 00:05
## Note: When prioritising by significance (ie: small
## p-values), large effect sizes might be missed.
head(res$enrichment_result,20)
## set setSize pMANOVA s.diabetes
## 787 Olfactory Signaling Pathway 209 2.090521e-38 -0.215784945
## 541 Infectious disease 693 4.469883e-24 -0.054778815
## 422 G alpha (s) signalling events 298 1.033892e-23 -0.168268341
## 668 Metabolism of proteins 1749 2.080639e-21 -0.065760670
## 535 Immune System 1784 4.991967e-20 -0.063142751
## 552 Innate Immune System 893 2.850174e-18 -0.069888381
## 1346 Vesicle-mediated transport 622 2.629698e-17 -0.062893938
## 63 Adaptive Immune System 663 3.431322e-17 -0.141482905
## 295 Disease 1333 8.840791e-17 -0.021729317
## 656 Metabolism of RNA 629 2.030142e-14 -0.093104677
## 514 Hemostasis 547 1.745654e-13 -0.007042414
## 750 Nervous system development 494 2.152837e-13 -0.019798108
## 106 Axon guidance 472 1.925202e-12 -0.017142951
## 292 Developmental Biology 770 5.304493e-12 0.019844750
## 651 Membrane Trafficking 570 5.558900e-12 -0.064215301
## 398 Fc epsilon receptor (FCERI) signaling 143 6.387637e-12 -0.198067038
## 1178 Signaling by the B Cell Receptor (BCR) 123 8.947436e-12 -0.227437347
## 1392 rRNA processing 176 9.458118e-12 0.043312516
## 866 Post-translational protein modification 1238 1.159888e-11 -0.068535246
## 1301 Translation 256 4.925829e-11 -0.087274297
## s.mitoG p.diabetes p.mitoG s.dist SD p.adjustMANOVA
## 787 -0.4253938 7.914896e-08 3.025443e-26 0.4769937 0.14821583 2.930910e-35
## 541 0.2321917 1.461608e-02 3.514446e-25 0.2385659 0.20291880 3.133388e-21
## 422 -0.2607411 6.209032e-07 1.090601e-14 0.3103227 0.06538813 4.831723e-21
## 668 0.1377739 7.115284e-06 4.612364e-21 0.1526634 0.14392069 7.292639e-19
## 535 0.1319198 1.368822e-05 9.464933e-20 0.1462527 0.13793007 1.399747e-17
## 552 0.1754776 4.431661e-04 1.049987e-18 0.1888829 0.17349992 6.659907e-16
## 1346 0.2052445 7.759889e-03 3.387828e-18 0.2146648 0.18960252 5.266909e-15
## 63 0.1671763 6.494953e-10 2.843468e-13 0.2190099 0.21825503 6.013392e-15
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## 750 0.2001030 4.532713e-01 3.273596e-14 0.2010800 0.15549355 2.515232e-11
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## 292 0.1446885 3.524005e-01 1.159776e-11 0.1460431 0.08827787 5.195718e-10
## 651 0.1750508 9.142964e-03 1.154313e-12 0.1864575 0.16918668 5.195718e-10
## 398 0.3216291 4.419350e-05 3.238687e-11 0.3777246 0.36748068 5.597167e-10
## 1178 0.3365635 1.344832e-05 1.167853e-10 0.4062053 0.39880879 7.366823e-10
## 1392 0.2923929 3.223869e-01 2.309305e-11 0.2955835 0.17612645 7.366823e-10
## 866 0.1122964 6.106511e-05 4.994080e-11 0.1315582 0.12786727 8.558754e-10
## 1301 0.2479774 1.645056e-02 9.092396e-12 0.2628870 0.23705875 3.395579e-09
mitch_plots(res,"mitch_sig.pdf")
## X11cairo
## 2
unlink("mitch_sig.html")
mitch_report(res,"mitch_sig.html")
## Dataset saved as " /tmp/RtmprFcRo7/mitch_sig.RData ".
##
##
## processing file: mitch.Rmd
##
|
| | 0%
|
|.. | 3%
## inline R code fragments
##
##
|
|.... | 6%
## label: checklibraries (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|...... | 9%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........ | 12%
## label: peek (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|.......... | 15%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............ | 18%
## label: metrics (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|.............. | 21%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................ | 24%
## label: scatterplot (with options)
## List of 5
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6.5
## $ message : logi FALSE
## $ warning : logi FALSE
##
|
|................... | 26%
## ordinary text without R code
##
##
|
|..................... | 29%
## label: contourplot (with options)
## List of 5
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6.5
## $ warning : logi FALSE
## $ message : logi FALSE
##
|
|....................... | 32%
## ordinary text without R code
##
##
|
|......................... | 35%
## label: input_geneset_metrics1 (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|........................... | 38%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................. | 41%
## label: input_geneset_metrics2 (with options)
## List of 5
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
##
|
|............................... | 44%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................................. | 47%
## label: input_geneset_metrics3 (with options)
## List of 5
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ message : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
##
|
|................................... | 50%
## ordinary text without R code
##
##
|
|..................................... | 53%
## label: echart1d (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|....................................... | 56%
## label: echart2d (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|......................................... | 59%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........................................... | 62%
## label: heatmap (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 10
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
|
|............................................. | 65%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................................... | 68%
## label: effectsize (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|................................................. | 71%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................................................... | 74%
## label: results_table (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|...................................................... | 76%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........................................................ | 79%
## label: results_table_complete (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|.......................................................... | 82%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................................................ | 85%
## label: detailed_geneset_reports1d (with options)
## List of 7
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6
## $ out.width : chr "80%"
## $ comment : logi NA
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|.............................................................. | 88%
## ordinary text without R code
##
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## $ echo : logi FALSE
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## $ fig.width : num 6
## $ out.width : chr "80%"
## $ comment : logi NA
## $ message : logi FALSE
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## ordinary text without R code
##
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## label: session_info (with options)
## List of 3
## $ include: logi TRUE
## $ echo : logi TRUE
## $ results: chr "markup"
##
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## ordinary text without R code
## output file: /mnt/bfx4/gavin_higgins/dge/mitch.knit.md
## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/gavin_higgins/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmprFcRo7/mitch_report.html --email-obfuscation none --self-contained --standalone --section-divs --template /usr/local/lib/R/site-library/rmarkdown/rmd/h/default.html --no-highlight --variable highlightjs=1 --variable 'theme:bootstrap' --include-in-header /tmp/RtmprFcRo7/rmarkdown-str27ab8d03e76.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'
##
## Output created: /tmp/RtmprFcRo7/mitch_report.html
## [1] TRUE
# effect size
res <- mitch_calc(m,genesets,priority="effect")
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|==============================================================================================================| 100%, Elapsed 00:05
## Note: Enrichments with large effect sizes may not be
## statistically significant.
head(res$enrichment_result,20)
## set
## 401 Folding of actin by CCT/TriC
## 362 Establishment of Sister Chromatid Cohesion
## 205 Cohesin Loading onto Chromatin
## 1399 tRNA processing in the mitochondrion
## 20 ATF6 (ATF6-alpha) activates chaperone genes
## 102 Attenuation phase
## 706 MyD88 deficiency (TLR2/4)
## 200 Classical antibody-mediated complement activation
## 416 Formation of tubulin folding intermediates by CCT/TriC
## 875 Prefoldin mediated transfer of substrate to CCT/TriC
## 529 IRAK4 deficiency (TLR2/4)
## 238 Cytosolic iron-sulfur cluster assembly
## 470 Glucuronidation
## 996 Regulation of TLR by endogenous ligand
## 133 CD28 dependent Vav1 pathway
## 226 Cooperation of Prefoldin and TriC/CCT in actin and tubulin folding
## 1048 Role of LAT2/NTAL/LAB on calcium mobilization
## 1133 Signaling by Hippo
## 21 ATF6 (ATF6-alpha) activates chaperones
## 1088 Scavenging of heme from plasma
## setSize pMANOVA s.diabetes s.mitoG p.diabetes p.mitoG
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## 205 10 1.727576e-04 -0.50042880 0.6652160 6.140280e-03 2.696313e-04
## 1399 18 1.735514e-07 0.11593847 0.7088821 3.945352e-01 1.908451e-07
## 20 10 3.037949e-03 -0.56573440 0.3720960 1.949027e-03 4.161255e-02
## 102 22 2.928623e-06 -0.58028275 0.3408436 2.450354e-06 5.654089e-03
## 706 10 3.854599e-03 -0.43243520 0.5106048 1.789370e-02 5.175074e-03
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## s.dist SD p.adjustMANOVA
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mitch_plots(res,"mitch_eff.pdf")
## X11cairo
## 2
unlink("mitch_eff.html")
mitch_report(res,"mitch_eff.html")
## Dataset saved as " /tmp/RtmprFcRo7/mitch_eff.RData ".
##
##
## processing file: mitch.Rmd
##
|
| | 0%
|
|.. | 3%
## inline R code fragments
##
##
|
|.... | 6%
## label: checklibraries (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|...... | 9%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........ | 12%
## label: peek (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|.......... | 15%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............ | 18%
## label: metrics (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|.............. | 21%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................ | 24%
## label: scatterplot (with options)
## List of 5
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
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## $ message : logi FALSE
## $ warning : logi FALSE
##
|
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## ordinary text without R code
##
##
|
|..................... | 29%
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## List of 5
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6.5
## $ warning : logi FALSE
## $ message : logi FALSE
##
|
|....................... | 32%
## ordinary text without R code
##
##
|
|......................... | 35%
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## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|........................... | 38%
## ordinary text without R code
##
##
|
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## List of 5
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
##
|
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## ordinary text without R code
##
##
|
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## List of 5
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ message : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
##
|
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## ordinary text without R code
##
##
|
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## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
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##
##
|
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## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
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## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
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## ordinary text without R code
##
##
|
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## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 10
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
|
|............................................. | 65%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................................... | 68%
## label: effectsize (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
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## ordinary text without R code
##
##
|
|................................................... | 74%
## label: results_table (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|...................................................... | 76%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........................................................ | 79%
## label: results_table_complete (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|.......................................................... | 82%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................................................ | 85%
## label: detailed_geneset_reports1d (with options)
## List of 7
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6
## $ out.width : chr "80%"
## $ comment : logi NA
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|.............................................................. | 88%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................................................................ | 91%
## label: detailed_geneset_reports2d (with options)
## List of 7
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 5
## $ fig.width : num 6
## $ out.width : chr "80%"
## $ comment : logi NA
## $ message : logi FALSE
##
|
|.................................................................. | 94%
## ordinary text without R code
##
##
|
|.................................................................... | 97%
## label: session_info (with options)
## List of 3
## $ include: logi TRUE
## $ echo : logi TRUE
## $ results: chr "markup"
##
##
|
|......................................................................| 100%
## ordinary text without R code
## output file: /mnt/bfx4/gavin_higgins/dge/mitch.knit.md
## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/gavin_higgins/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmprFcRo7/mitch_report.html --email-obfuscation none --self-contained --standalone --section-divs --template /usr/local/lib/R/site-library/rmarkdown/rmd/h/default.html --no-highlight --variable highlightjs=1 --variable 'theme:bootstrap' --include-in-header /tmp/RtmprFcRo7/rmarkdown-str27ab267e3bd9.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'
##
## Output created: /tmp/RtmprFcRo7/mitch_report.html
## [1] TRUE
Gene sets were obtained from Msigdb version 7.2.
goi <- gmt_import("genesetsofinterest.gmt")
# significance
res <- mitch_calc(m,goi,priority="significance")
##
| | 0%, ETA NA
|== | 2%, ETA 00:15
|===== | 4%, ETA 00:08
|======= | 6%, ETA 00:06
|========== | 9%, ETA 00:05
|============ | 11%, ETA 00:04
|=============== | 13%, ETA 00:03
|================= | 15%, ETA 00:03
|=================== | 17%, ETA 00:03
|====================== | 19%, ETA 00:02
|======================== | 21%, ETA 00:02
|=========================== | 23%, ETA 00:02
|============================= | 26%, ETA 00:02
|================================ | 28%, ETA 00:02
|================================== | 30%, ETA 00:02
|==================================== | 32%, ETA 00:02
|======================================= | 34%, ETA 00:02
|========================================= | 36%, ETA 00:02
|============================================ | 38%, ETA 00:02
|============================================== | 40%, ETA 00:02
|================================================= | 43%, ETA 00:01
|=================================================== | 45%, ETA 00:01
|===================================================== | 47%, ETA 00:01
|======================================================== | 49%, ETA 00:01
|========================================================== | 51%, ETA 00:01
|============================================================= | 53%, ETA 00:01
|=============================================================== | 55%, ETA 00:01
|================================================================= | 57%, ETA 00:01
|==================================================================== | 60%, ETA 00:01
|====================================================================== | 62%, ETA 00:01
|========================================================================= | 64%, ETA 00:01
|=========================================================================== | 66%, ETA 00:01
|============================================================================== | 68%, ETA 00:01
|================================================================================ | 70%, ETA 00:01
|================================================================================== | 72%, ETA 00:01
|===================================================================================== | 74%, ETA 00:01
|======================================================================================= | 77%, ETA 00:01
|========================================================================================== | 79%, ETA 00:01
|============================================================================================ | 81%, ETA 00:00
|=============================================================================================== | 83%, ETA 00:00
|================================================================================================= | 85%, ETA 00:00
|=================================================================================================== | 87%, ETA 00:00
|====================================================================================================== | 89%, ETA 00:00
|======================================================================================================== | 91%, ETA 00:00
|=========================================================================================================== | 94%, ETA 00:00
|============================================================================================================= | 96%, ETA 00:00
|================================================================================================================ | 98%, ETA 00:00
|==============================================================================================================| 100%, Elapsed 00:03
## Note: When prioritising by significance (ie: small
## p-values), large effect sizes might be missed.
head(res$enrichment_result,20)
## set
## 2 BAELDE_DIABETIC_NEPHROPATHY_DN
## 21 GSE9006_TYPE_1_VS_TYPE_2_DIABETES_PBMC_AT_DX_DN
## 14 GSE9006_HEALTHY_VS_TYPE_1_DIABETES_PBMC_AT_DX_UP
## 10 GSE9006_HEALTHY_VS_TYPE_1_DIABETES_PBMC_1MONTH_POST_DX_UP
## 35 The citric acid (TCA) cycle and respiratory electron transport
## 33 Respiratory electron transport, ATP synthesis by chemiosmotic coupling, and heat production by uncoupling proteins.
## 12 GSE9006_HEALTHY_VS_TYPE_1_DIABETES_PBMC_4MONTH_POST_DX_UP
## 15 GSE9006_HEALTHY_VS_TYPE_2_DIABETES_PBMC_AT_DX_DN
## 1 Activation of NF-kappaB in B cells
## 34 Respiratory electron transport
## 4 Gluconeogenesis
## 3 BAELDE_DIABETIC_NEPHROPATHY_UP
## 22 GSE9006_TYPE_1_VS_TYPE_2_DIABETES_PBMC_AT_DX_UP
## 19 GSE9006_TYPE_1_DIABETES_AT_DX_VS_4MONTH_POST_DX_PBMC_DN
## 5 GSE40225_WT_VS_RIP_B7X_DIABETIC_MOUSE_PANCREATIC_CD8_TCELL_DN
## 28 HP_TYPE_I_DIABETES_MELLITUS
## 18 GSE9006_TYPE_1_DIABETES_AT_DX_VS_1MONTH_POST_DX_PBMC_UP
## 13 GSE9006_HEALTHY_VS_TYPE_1_DIABETES_PBMC_AT_DX_DN
## 8 GSE9006_1MONTH_VS_4MONTH_POST_TYPE_1_DIABETES_DX_PBMC_UP
## 27 HP_NEPHROPATHY
## setSize pMANOVA s.diabetes s.mitoG p.diabetes p.mitoG
## 2 418 8.119769e-24 -0.047024183 0.29427818 1.004361e-01 7.246025e-25
## 21 179 4.045923e-19 -0.211897244 0.37526892 1.041492e-06 4.888167e-18
## 14 186 8.321052e-12 -0.048379441 0.30354855 2.559838e-01 9.828864e-13
## 10 192 1.160168e-11 -0.106414854 0.29386292 1.113972e-02 2.312237e-12
## 35 168 1.102292e-08 0.162380660 0.17756891 2.875434e-04 7.320626e-05
## 33 120 5.685798e-08 0.237835428 0.13691052 6.912884e-06 9.659758e-03
## 12 193 1.448632e-07 -0.007520704 0.23072731 8.572847e-01 3.395174e-08
## 15 170 4.302365e-07 -0.119193625 0.22995835 7.424252e-03 2.382980e-07
## 1 66 8.093781e-07 -0.318624617 0.26463816 7.639417e-06 2.020458e-04
## 34 99 2.089988e-06 0.221213161 0.14765575 1.442274e-04 1.119212e-02
## 4 30 4.134722e-06 0.482093346 0.10139912 4.870029e-06 3.365670e-01
## 3 78 7.253149e-04 0.205088648 0.09477307 1.750101e-03 1.481601e-01
## 22 195 1.031715e-03 0.032110735 -0.15427295 4.402671e-01 2.084560e-04
## 19 148 3.926411e-03 0.086514583 0.11168652 6.963505e-02 1.916867e-02
## 5 179 5.150210e-03 -0.084158165 0.12825740 5.250319e-02 3.124096e-03
## 28 38 1.161144e-02 0.116970875 0.22371880 2.122802e-01 1.704271e-02
## 18 187 1.499229e-02 -0.056275045 0.11892996 1.852257e-01 5.108059e-03
## 13 162 1.694398e-02 0.025129796 0.11953159 5.815804e-01 8.754018e-03
## 8 167 2.880804e-02 -0.002643665 0.11744587 9.530703e-01 8.928124e-03
## 27 90 4.604288e-02 0.088661592 0.10117580 1.463370e-01 9.739086e-02
## s.dist SD p.adjustMANOVA
## 2 0.2980116 0.24133722 3.004315e-22
## 21 0.4309608 0.41518918 7.484958e-18
## 14 0.3073797 0.24885067 1.026263e-10
## 10 0.3125373 0.28303912 1.073156e-10
## 35 0.2406204 0.01073971 8.156962e-08
## 33 0.2744270 0.07136469 3.506242e-07
## 12 0.2308499 0.16846679 7.657054e-07
## 15 0.2590134 0.24688773 1.989844e-06
## 1 0.4141920 0.41242907 3.327443e-06
## 34 0.2659652 0.05201294 7.732956e-06
## 4 0.4926416 0.26919147 1.390770e-05
## 3 0.2259276 0.07800490 2.236388e-03
## 22 0.1575793 0.13179317 2.936419e-03
## 19 0.1412751 0.01779925 1.037694e-02
## 5 0.1534033 0.15020049 1.270385e-02
## 28 0.2524525 0.07548218 2.685145e-02
## 18 0.1315721 0.12388864 3.263028e-02
## 13 0.1221446 0.06675215 3.482928e-02
## 8 0.1174756 0.08491612 5.609987e-02
## 27 0.1345267 0.00884888 8.517933e-02
mitch_plots(res,"mitch_goi_sig.pdf")
## X11cairo
## 2
unlink("mitch_goi_sig.html")
mitch_report(res,"mitch_goi_sig.html")
## Dataset saved as " /tmp/RtmprFcRo7/mitch_goi_sig.RData ".
##
##
## processing file: mitch.Rmd
##
|
| | 0%
|
|.. | 3%
## inline R code fragments
##
##
|
|.... | 6%
## label: checklibraries (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|...... | 9%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........ | 12%
## label: peek (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|.......... | 15%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............ | 18%
## label: metrics (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|.............. | 21%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................ | 24%
## label: scatterplot (with options)
## List of 5
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6.5
## $ message : logi FALSE
## $ warning : logi FALSE
##
|
|................... | 26%
## ordinary text without R code
##
##
|
|..................... | 29%
## label: contourplot (with options)
## List of 5
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6.5
## $ warning : logi FALSE
## $ message : logi FALSE
##
|
|....................... | 32%
## ordinary text without R code
##
##
|
|......................... | 35%
## label: input_geneset_metrics1 (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|........................... | 38%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................. | 41%
## label: input_geneset_metrics2 (with options)
## List of 5
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
##
|
|............................... | 44%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................................. | 47%
## label: input_geneset_metrics3 (with options)
## List of 5
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ message : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
##
|
|................................... | 50%
## ordinary text without R code
##
##
|
|..................................... | 53%
## label: echart1d (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|....................................... | 56%
## label: echart2d (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|......................................... | 59%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........................................... | 62%
## label: heatmap (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 10
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
|
|............................................. | 65%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................................... | 68%
## label: effectsize (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|................................................. | 71%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................................................... | 74%
## label: results_table (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|...................................................... | 76%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........................................................ | 79%
## label: results_table_complete (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|.......................................................... | 82%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................................................ | 85%
## label: detailed_geneset_reports1d (with options)
## List of 7
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6
## $ out.width : chr "80%"
## $ comment : logi NA
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|.............................................................. | 88%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................................................................ | 91%
## label: detailed_geneset_reports2d (with options)
## List of 7
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 5
## $ fig.width : num 6
## $ out.width : chr "80%"
## $ comment : logi NA
## $ message : logi FALSE
##
|
|.................................................................. | 94%
## ordinary text without R code
##
##
|
|.................................................................... | 97%
## label: session_info (with options)
## List of 3
## $ include: logi TRUE
## $ echo : logi TRUE
## $ results: chr "markup"
##
##
|
|......................................................................| 100%
## ordinary text without R code
## output file: /mnt/bfx4/gavin_higgins/dge/mitch.knit.md
## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/gavin_higgins/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmprFcRo7/mitch_report.html --email-obfuscation none --self-contained --standalone --section-divs --template /usr/local/lib/R/site-library/rmarkdown/rmd/h/default.html --no-highlight --variable highlightjs=1 --variable 'theme:bootstrap' --include-in-header /tmp/RtmprFcRo7/rmarkdown-str27ab678f7b29.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'
##
## Output created: /tmp/RtmprFcRo7/mitch_report.html
## [1] TRUE
# effect size
res <- mitch_calc(m,goi,priority="effect")
##
| | 0%, ETA NA
|== | 2%, ETA 00:14
|===== | 4%, ETA 00:07
|======= | 6%, ETA 00:06
|========== | 9%, ETA 00:04
|============ | 11%, ETA 00:04
|=============== | 13%, ETA 00:03
|================= | 15%, ETA 00:03
|=================== | 17%, ETA 00:03
|====================== | 19%, ETA 00:02
|======================== | 21%, ETA 00:02
|=========================== | 23%, ETA 00:02
|============================= | 26%, ETA 00:02
|================================ | 28%, ETA 00:02
|================================== | 30%, ETA 00:02
|==================================== | 32%, ETA 00:02
|======================================= | 34%, ETA 00:02
|========================================= | 36%, ETA 00:02
|============================================ | 38%, ETA 00:01
|============================================== | 40%, ETA 00:01
|================================================= | 43%, ETA 00:01
|=================================================== | 45%, ETA 00:01
|===================================================== | 47%, ETA 00:01
|======================================================== | 49%, ETA 00:01
|========================================================== | 51%, ETA 00:01
|============================================================= | 53%, ETA 00:01
|=============================================================== | 55%, ETA 00:01
|================================================================= | 57%, ETA 00:01
|==================================================================== | 60%, ETA 00:01
|====================================================================== | 62%, ETA 00:01
|========================================================================= | 64%, ETA 00:01
|=========================================================================== | 66%, ETA 00:01
|============================================================================== | 68%, ETA 00:01
|================================================================================ | 70%, ETA 00:01
|================================================================================== | 72%, ETA 00:01
|===================================================================================== | 74%, ETA 00:01
|======================================================================================= | 77%, ETA 00:00
|========================================================================================== | 79%, ETA 00:00
|============================================================================================ | 81%, ETA 00:00
|=============================================================================================== | 83%, ETA 00:00
|================================================================================================= | 85%, ETA 00:00
|=================================================================================================== | 87%, ETA 00:00
|====================================================================================================== | 89%, ETA 00:00
|======================================================================================================== | 91%, ETA 00:00
|=========================================================================================================== | 94%, ETA 00:00
|============================================================================================================= | 96%, ETA 00:00
|================================================================================================================ | 98%, ETA 00:00
|==============================================================================================================| 100%, Elapsed 00:02
## Note: Enrichments with large effect sizes may not be
## statistically significant.
head(res$enrichment_result,20)
## set
## 4 Gluconeogenesis
## 21 GSE9006_TYPE_1_VS_TYPE_2_DIABETES_PBMC_AT_DX_DN
## 1 Activation of NF-kappaB in B cells
## 10 GSE9006_HEALTHY_VS_TYPE_1_DIABETES_PBMC_1MONTH_POST_DX_UP
## 14 GSE9006_HEALTHY_VS_TYPE_1_DIABETES_PBMC_AT_DX_UP
## 2 BAELDE_DIABETIC_NEPHROPATHY_DN
## 25 HP_MATERNAL_DIABETES
## 33 Respiratory electron transport, ATP synthesis by chemiosmotic coupling, and heat production by uncoupling proteins.
## 34 Respiratory electron transport
## 15 GSE9006_HEALTHY_VS_TYPE_2_DIABETES_PBMC_AT_DX_DN
## 31 KEGG_TYPE_I_DIABETES_MELLITUS
## 28 HP_TYPE_I_DIABETES_MELLITUS
## 35 The citric acid (TCA) cycle and respiratory electron transport
## 26 HP_NEONATAL_INSULIN_DEPENDENT_DIABETES_MELLITUS
## 12 GSE9006_HEALTHY_VS_TYPE_1_DIABETES_PBMC_4MONTH_POST_DX_UP
## 3 BAELDE_DIABETIC_NEPHROPATHY_UP
## 30 KEGG_MATURITY_ONSET_DIABETES_OF_THE_YOUNG
## 22 GSE9006_TYPE_1_VS_TYPE_2_DIABETES_PBMC_AT_DX_UP
## 5 GSE40225_WT_VS_RIP_B7X_DIABETIC_MOUSE_PANCREATIC_CD8_TCELL_DN
## 19 GSE9006_TYPE_1_DIABETES_AT_DX_VS_4MONTH_POST_DX_PBMC_DN
## setSize pMANOVA s.diabetes s.mitoG p.diabetes p.mitoG
## 4 30 4.134722e-06 0.482093346 0.10139912 4.870029e-06 3.365670e-01
## 21 179 4.045923e-19 -0.211897244 0.37526892 1.041492e-06 4.888167e-18
## 1 66 8.093781e-07 -0.318624617 0.26463816 7.639417e-06 2.020458e-04
## 10 192 1.160168e-11 -0.106414854 0.29386292 1.113972e-02 2.312237e-12
## 14 186 8.321052e-12 -0.048379441 0.30354855 2.559838e-01 9.828864e-13
## 2 418 8.119769e-24 -0.047024183 0.29427818 1.004361e-01 7.246025e-25
## 25 21 5.427039e-02 -0.031598626 -0.28911477 8.021094e-01 2.183389e-02
## 33 120 5.685798e-08 0.237835428 0.13691052 6.912884e-06 9.659758e-03
## 34 99 2.089988e-06 0.221213161 0.14765575 1.442274e-04 1.119212e-02
## 15 170 4.302365e-07 -0.119193625 0.22995835 7.424252e-03 2.382980e-07
## 31 25 6.900027e-02 -0.254867393 -0.02447149 2.742280e-02 8.323075e-01
## 28 38 1.161144e-02 0.116970875 0.22371880 2.122802e-01 1.704271e-02
## 35 168 1.102292e-08 0.162380660 0.17756891 2.875434e-04 7.320626e-05
## 26 10 3.379308e-01 0.165836800 0.17186560 3.638917e-01 3.467132e-01
## 12 193 1.448632e-07 -0.007520704 0.23072731 8.572847e-01 3.395174e-08
## 3 78 7.253149e-04 0.205088648 0.09477307 1.750101e-03 1.481601e-01
## 30 13 4.354646e-01 0.088721034 -0.20112662 5.797221e-01 2.093175e-01
## 22 195 1.031715e-03 0.032110735 -0.15427295 4.402671e-01 2.084560e-04
## 5 179 5.150210e-03 -0.084158165 0.12825740 5.250319e-02 3.124096e-03
## 19 148 3.926411e-03 0.086514583 0.11168652 6.963505e-02 1.916867e-02
## s.dist SD p.adjustMANOVA
## 4 0.4926416 0.269191466 1.390770e-05
## 21 0.4309608 0.415189176 7.484958e-18
## 1 0.4141920 0.412429065 3.327443e-06
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## 14 0.3073797 0.248850667 1.026263e-10
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## 12 0.2308499 0.168466790 7.657054e-07
## 3 0.2259276 0.078004895 2.236388e-03
## 30 0.2198257 0.204953239 5.370730e-01
## 22 0.1575793 0.131793168 2.936419e-03
## 5 0.1534033 0.150200486 1.270385e-02
## 19 0.1412751 0.017799250 1.037694e-02
mitch_plots(res,"mitch_goi_eff.pdf")
## X11cairo
## 2
unlink("mitch_goi_eff.html")
mitch_report(res,"mitch_goi_eff.html")
## Dataset saved as " /tmp/RtmprFcRo7/mitch_goi_eff.RData ".
##
##
## processing file: mitch.Rmd
##
|
| | 0%
|
|.. | 3%
## inline R code fragments
##
##
|
|.... | 6%
## label: checklibraries (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|...... | 9%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........ | 12%
## label: peek (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|.......... | 15%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............ | 18%
## label: metrics (with options)
## List of 1
## $ echo: logi FALSE
##
##
|
|.............. | 21%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................ | 24%
## label: scatterplot (with options)
## List of 5
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6.5
## $ message : logi FALSE
## $ warning : logi FALSE
##
|
|................... | 26%
## ordinary text without R code
##
##
|
|..................... | 29%
## label: contourplot (with options)
## List of 5
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6.5
## $ warning : logi FALSE
## $ message : logi FALSE
##
|
|....................... | 32%
## ordinary text without R code
##
##
|
|......................... | 35%
## label: input_geneset_metrics1 (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|........................... | 38%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................. | 41%
## label: input_geneset_metrics2 (with options)
## List of 5
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
##
|
|............................... | 44%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................................. | 47%
## label: input_geneset_metrics3 (with options)
## List of 5
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ message : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
##
|
|................................... | 50%
## ordinary text without R code
##
##
|
|..................................... | 53%
## label: echart1d (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|....................................... | 56%
## label: echart2d (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|......................................... | 59%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........................................... | 62%
## label: heatmap (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 10
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
|
|............................................. | 65%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................................... | 68%
## label: effectsize (with options)
## List of 6
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 7
## $ fig.width : num 7
## $ fig.show : chr "all"
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|................................................. | 71%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................................................... | 74%
## label: results_table (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|...................................................... | 76%
## ordinary text without R code
##
##
|
|........................................................ | 79%
## label: results_table_complete (with options)
## List of 2
## $ results: chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
##
##
|
|.......................................................... | 82%
## ordinary text without R code
##
##
|
|............................................................ | 85%
## label: detailed_geneset_reports1d (with options)
## List of 7
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 6
## $ fig.width : num 6
## $ out.width : chr "80%"
## $ comment : logi NA
## $ message : logi FALSE
##
##
|
|.............................................................. | 88%
## ordinary text without R code
##
##
|
|................................................................ | 91%
## label: detailed_geneset_reports2d (with options)
## List of 7
## $ results : chr "asis"
## $ echo : logi FALSE
## $ fig.height: num 5
## $ fig.width : num 6
## $ out.width : chr "80%"
## $ comment : logi NA
## $ message : logi FALSE
##
|
|.................................................................. | 94%
## ordinary text without R code
##
##
|
|.................................................................... | 97%
## label: session_info (with options)
## List of 3
## $ include: logi TRUE
## $ echo : logi TRUE
## $ results: chr "markup"
##
##
|
|......................................................................| 100%
## ordinary text without R code
## output file: /mnt/bfx4/gavin_higgins/dge/mitch.knit.md
## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/gavin_higgins/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmprFcRo7/mitch_report.html --email-obfuscation none --self-contained --standalone --section-divs --template /usr/local/lib/R/site-library/rmarkdown/rmd/h/default.html --no-highlight --variable highlightjs=1 --variable 'theme:bootstrap' --include-in-header /tmp/RtmprFcRo7/rmarkdown-str27ab4291b713.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'
##
## Output created: /tmp/RtmprFcRo7/mitch_report.html
## [1] TRUE
sessionInfo()
## R version 4.0.2 (2020-06-22)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## Running under: Ubuntu 18.04.5 LTS
##
## Matrix products: default
## BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.7.1
## LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.7.1
##
## locale:
## [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C
## [3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8
## [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8
## [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C
## [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
## [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
##
## attached base packages:
## [1] parallel stats4 stats graphics grDevices utils datasets
## [8] methods base
##
## other attached packages:
## [1] pkgload_1.1.0 GGally_2.0.0
## [3] beeswarm_0.2.3 gtools_3.8.2
## [5] echarts4r_0.3.2 biomaRt_2.44.1
## [7] R.utils_2.10.1 R.oo_1.24.0
## [9] R.methodsS3_1.8.1 mitch_1.0.8
## [11] eulerr_6.1.0 gplots_3.1.0
## [13] DESeq2_1.28.1 SummarizedExperiment_1.18.2
## [15] DelayedArray_0.14.1 matrixStats_0.57.0
## [17] Biobase_2.48.0 GenomicRanges_1.40.0
## [19] GenomeInfoDb_1.24.2 IRanges_2.22.2
## [21] S4Vectors_0.26.1 BiocGenerics_0.34.0
## [23] reshape2_1.4.4 forcats_0.5.0
## [25] stringr_1.4.0 dplyr_1.0.2
## [27] purrr_0.3.4 readr_1.4.0
## [29] tidyr_1.1.2 tibble_3.0.3
## [31] ggplot2_3.3.2 tidyverse_1.3.0
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] colorspace_1.4-1 ellipsis_0.3.1 rprojroot_1.3-2
## [4] XVector_0.28.0 fs_1.5.0 rstudioapi_0.11
## [7] farver_2.0.3 bit64_4.0.5 AnnotationDbi_1.50.3
## [10] fansi_0.4.1 lubridate_1.7.9 xml2_1.3.2
## [13] splines_4.0.2 geneplotter_1.66.0 knitr_1.30
## [16] polyclip_1.10-0 jsonlite_1.7.1 broom_0.7.1
## [19] annotate_1.66.0 dbplyr_1.4.4 shiny_1.5.0
## [22] compiler_4.0.2 httr_1.4.2 backports_1.1.10
## [25] assertthat_0.2.1 Matrix_1.2-18 fastmap_1.0.1
## [28] cli_2.0.2 later_1.1.0.1 prettyunits_1.1.1
## [31] htmltools_0.5.0 tools_4.0.2 gtable_0.3.0
## [34] glue_1.4.2 GenomeInfoDbData_1.2.3 rappdirs_0.3.1
## [37] Rcpp_1.0.5 cellranger_1.1.0 vctrs_0.3.4
## [40] polylabelr_0.2.0 xfun_0.18 testthat_2.3.2
## [43] rvest_0.3.6 mime_0.9 lifecycle_0.2.0
## [46] XML_3.99-0.5 zlibbioc_1.34.0 MASS_7.3-53
## [49] scales_1.1.1 hms_0.5.3 promises_1.1.1
## [52] RColorBrewer_1.1-2 curl_4.3 yaml_2.2.1
## [55] memoise_1.1.0 gridExtra_2.3 reshape_0.8.8
## [58] stringi_1.5.3 RSQLite_2.2.1 highr_0.8
## [61] genefilter_1.70.0 desc_1.2.0 caTools_1.18.0
## [64] BiocParallel_1.22.0 rlang_0.4.7 pkgconfig_2.0.3
## [67] bitops_1.0-6 evaluate_0.14 lattice_0.20-41
## [70] labeling_0.3 htmlwidgets_1.5.2 bit_4.0.4
## [73] tidyselect_1.1.0 plyr_1.8.6 magrittr_1.5
## [76] R6_2.4.1 generics_0.0.2 DBI_1.1.0
## [79] pillar_1.4.6 haven_2.3.1 withr_2.3.0
## [82] survival_3.2-7 RCurl_1.98-1.2 modelr_0.1.8
## [85] crayon_1.3.4 KernSmooth_2.23-17 BiocFileCache_1.12.1
## [88] rmarkdown_2.4 progress_1.2.2 locfit_1.5-9.4
## [91] grid_4.0.2 readxl_1.3.1 blob_1.2.1
## [94] reprex_0.3.0 digest_0.6.25 pbmcapply_1.5.0
## [97] xtable_1.8-4 httpuv_1.5.4 openssl_1.4.3
## [100] munsell_0.5.0 askpass_1.1