Tohidul effect of Seasol on baseline gene expression
Mark Ziemann
2020-11-10
Source codes: https://github.com/markziemann/tohidul_rnaseq
Background
Here we have four groups:
AN-0 (code 93)
DP-0 (code 94)
AN/DP-0 (code 80)
CTRL (H-0)
The comparisons that I'm interested in are
DE1: CTRL vs AN/DP
DE2: CTRL vs AN
DE3: CTRL vs DP
The data is available from NCBI SRA with accession number SRP253869.
Here I will download the dataset from the DEE2 webpage (http://dee2.io).
SRR11404313 PASS SRX7982984 SRS6367539 SRP253869 H-0hpi_R1
SRR11404312 PASS SRX7982985 SRS6367540 SRP253869 H-0hpi_R2
SRR11404301 PASS SRX7982996 SRS6367551 SRP253869 H-0hpi_R3
SRR11404273 PASS SRX7983024 SRS6367579 SRP253869 S80-0hpi_R1
SRR11404272 PASS SRX7983025 SRS6367580 SRP253869 S80-0hpi_R2
SRR11404271 PASS SRX7983026 SRS6367581 SRP253869 S80-0hpi_R3
SRR11404306 PASS SRX7982991 SRS6367549 SRP253869 S93-0hpi_R1
SRR11404305 PASS SRX7982992 SRS6367550 SRP253869 S93-0hpi_R2
SRR11404304 PASS SRX7982993 SRS6367559 SRP253869 S93-0hpi_R3
SRR11404289 PASS SRX7983008 SRS6367566 SRP253869 S94-0hpi_R1
SRR11404288 PASS SRX7983009 SRS6367575 SRP253869 S94-0hpi_R2
SRR11404287 PASS SRX7983010 SRS6367576 SRP253869 S94-0hpi_R3
Then I will perform differential analysis with DESeq2 (Love et al, 2014). Pathway analysis was then performed with mitch (Kaspi & Ziemann 2020).
suppressPackageStartupMessages({
library("getDEE2")
library("gplots")
library("DESeq2")
library("mitch")
library(biomaRt)
})Load data
Here we load the data in from DEE2. We use the Kallisto transcript quantifications and summarise these to gene level.
samplesheet <- read.table("samplesheet.tsv",header=TRUE)
samplesheet$ctrl <- grepl("H-0",samplesheet$LABEL)*1
samplesheet$andp <- grepl("S80",samplesheet$LABEL)*1
samplesheet$an <- grepl("S93",samplesheet$LABEL)*1
samplesheet$dp <- grepl("S94",samplesheet$LABEL)*1
rownames(samplesheet) <- samplesheet$LABEL
samplesheet <- samplesheet[order(samplesheet$SRR),]
SRRvec <- samplesheet$SRR
x <- getDEE2(species="athaliana",SRRvec=SRRvec,legacy=TRUE)## For more information about DEE2 QC metrics, visit
## https://github.com/markziemann/dee2/blob/master/qc/qc_metrics.mdx <- Tx2Gene(x)
head(x$Tx2Gene)## SRR11404271 SRR11404272 SRR11404273 SRR11404287 SRR11404288
## AT1G01010 447.0000 305.00000 386.0000 847.0000 350.0000
## AT1G01020 340.9997 270.99946 350.9995 321.9998 281.9996
## AT1G01030 59.0000 49.00003 67.0000 286.9999 35.0000
## AT1G01040 1797.9990 1055.00000 1275.0000 2457.0010 2246.0040
## AT1G01050 1340.9996 1200.00000 1505.0000 1607.0000 1089.0000
## AT1G01060 204.0000 204.00048 178.0000 11906.9918 9769.0021
## SRR11404289 SRR11404301 SRR11404304 SRR11404305 SRR11404306
## AT1G01010 400.0000 479.00000 627.0000 888.0000 509.0000
## AT1G01020 321.0005 360.00000 334.9996 523.0004 608.0001
## AT1G01030 70.0000 67.99999 137.0000 200.0004 171.9998
## AT1G01040 1665.0000 2577.00200 2355.0010 3433.0000 2044.0040
## AT1G01050 974.0000 1509.99684 1603.0033 2187.2200 2042.9998
## AT1G01060 390.9997 12302.00210 12541.0057 17581.9950 967.1457
## SRR11404312 SRR11404313
## AT1G01010 347.0000 573.0000
## AT1G01020 417.9994 389.9997
## AT1G01030 60.0000 120.0003
## AT1G01040 2098.0030 2761.0040
## AT1G01050 1442.0000 1846.0000
## AT1G01060 419.9998 610.0001y <- x$Tx2Gene
colnames(y) <- x$MetadataSummary$Sample_name
# Annotation from ensembl biomart with gene description
# cut -f-3 mart_export.txt | sed 1d | sort -u > mart_export_f.txt
#ann <- read.table("mart_export_f.txt",header=FALSE, sep="\t",fill=TRUE, row.names=1)
ensembl_arabidopsis <- useEnsemblGenomes(biomart = "plants_mart", dataset = "athaliana_eg_gene")
attributes = listAttributes(ensembl_arabidopsis)
#[1] "Gene stable ID" "Gene name" "Gene description"
myattr <- attributes[c(1,15,5),1]
myann <- getBM(attributes = myattr, mart = ensembl_arabidopsis)
colnames(myann) <- c("GeneID","GeneName","GeneDescription")
head(myann)## GeneID GeneName GeneDescription
## 1 AT3G11415
## 2 AT1G31258 other RNA [Source:TAIR;Acc:AT1G31258]
## 3 AT5G24735 other RNA [Source:TAIR;Acc:AT5G24735]
## 4 AT2G45780 other RNA [Source:TAIR;Acc:AT2G45780]
## 5 AT2G42425 Unknown gene [Source:TAIR;Acc:AT2G42425]
## 6 AT4G01533 other RNA [Source:TAIR;Acc:AT4G01533]MDS
MDS is just like PCA. The more similar (correlated) the data sets are the closer they will appear on the scatterplot.
plot(cmdscale(dist(t(y))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2",
type = "n" , main="MDS plot")
text(cmdscale(dist(t(y))), labels=colnames(y) )
#yr <- apply(y,2,rank)
#plot(cmdscale(dist(t(yr))), xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2",
# type = "n" , main="MDS plot")
#text(cmdscale(dist(t(yr))), labels=colnames(yr) )
par(mar=c(5,10,5,3))
barplot(colSums(y),horiz=TRUE,las=2,main="number of reads per sample",cex.names=0.5)
colfunc <- colorRampPalette(c("white", "yellow","orange","red", "darkred"))
# Dataset level correlation
heatmap.2(cor(y,method="s"),trace="none",margin=c(10,10),scale="none",col=colfunc,
cexRow=0.8,cexCol=0.8,main="Spearman correlation heatmap")
# restore defaults
par(mar=c(5.1,4.1,4.1,2.1))Functions
run_de <- function(ss,xx){
xx <- xx[which(rowMeans(xx)>10),]
y <- round(xx)
# MDS
mds <- cmdscale(dist(t(y)))
XMAX=max(mds[,1])*1.1
XMIN=min(mds[,1])*1.1
plot( mds , xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2",
type = "n" , xlim=c(XMIN,XMAX),main="MDS plot",bty="n")
text(mds, labels=colnames(y) )
# DE
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=y, colData = ss, design = ~ trt)
dds <- DESeq(dds)
de <- DESeq2::results(dds)
de <- de[order(de$pvalue),]
up <- rownames(subset(de, log2FoldChange>0 & padj<0.05 ))
dn <- rownames(subset(de, log2FoldChange<0 & padj<0.05 ))
str(up)
str(dn)
# MA plot
sig <-subset(de, padj < 0.05 )
GENESUP <- length(up)
GENESDN <- length(dn)
SUBHEADER = paste(GENESUP, "up, ", GENESDN, "down")
ns <-subset(de, padj > 0.05 )
plot(log2(de$baseMean),de$log2FoldChange,
xlab="log2 basemean", ylab="log2 foldchange",
pch=19, cex=0.5, col="dark gray",
main="smear plot")
points(log2(sig$baseMean),sig$log2FoldChange,
pch=19, cex=0.5, col="red")
mtext(SUBHEADER)
# heatmap
yn <- y/colSums(y)*1000000
yf <- yn[which(rownames(yn) %in% rownames(de)[1:50]),]
mycols <- gsub("0","yellow",ss$trt)
mycols <- gsub("1","orange",mycols)
colfunc <- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))
heatmap.2( as.matrix(yf), col=colfunc(25),scale="row",
ColSideColors =mycols ,trace="none",
margin = c(10,10), cexRow=0.6, cexCol=0.8 , main="Top 50 genes by p-val")
mtext("yellow=ctrl, orange=trt")
return(de)
}
mitch_barplot <- function(res){
sig <- res$enrichment_result
sig <- head( sig[order(sig$pANOVA),] ,30)
sig <- sig[order(sig$s.dist),]
par(mar=c(3,25,1,1)); barplot(sig$s.dist,horiz=TRUE,las=2,cex.names = 0.6,cex.axis = 0.6,
names.arg=sig$set,main="Enrichment score") ;grid()
}Define contrasts
ss1 <- subset(samplesheet,ctrl==1|andp==1)
ss1$trt <- ss1$andp
y1 <- y[,which(colnames(y) %in% rownames(ss1))]
ss2 <- subset(samplesheet,ctrl==1|an==1)
ss2$trt <- ss2$an
y2 <- y[,which(colnames(y) %in% rownames(ss2))]
ss3 <- subset(samplesheet,ctrl==1|dp==1)
ss3$trt <- ss3$dp
y3 <- y[,which(colnames(y) %in% rownames(ss3))]Differential analysis
ss1## SRR QC SRX SRS SRP LABEL ctrl
## S80-0hpi_R3 SRR11404271 PASS SRX7983026 SRS6367581 SRP253869 S80-0hpi_R3 0
## S80-0hpi_R2 SRR11404272 PASS SRX7983025 SRS6367580 SRP253869 S80-0hpi_R2 0
## S80-0hpi_R1 SRR11404273 PASS SRX7983024 SRS6367579 SRP253869 S80-0hpi_R1 0
## H-0hpi_R3 SRR11404301 PASS SRX7982996 SRS6367551 SRP253869 H-0hpi_R3 1
## H-0hpi_R2 SRR11404312 PASS SRX7982985 SRS6367540 SRP253869 H-0hpi_R2 1
## H-0hpi_R1 SRR11404313 PASS SRX7982984 SRS6367539 SRP253869 H-0hpi_R1 1
## andp an dp trt
## S80-0hpi_R3 1 0 0 1
## S80-0hpi_R2 1 0 0 1
## S80-0hpi_R1 1 0 0 1
## H-0hpi_R3 0 0 0 0
## H-0hpi_R2 0 0 0 0
## H-0hpi_R1 0 0 0 0de1 <- run_de(ss1,y1)## converting counts to integer mode## the design formula contains one or more numeric variables with integer values,
## specifying a model with increasing fold change for higher values.
## did you mean for this to be a factor? if so, first convert
## this variable to a factor using the factor() function## estimating size factors## estimating dispersions## gene-wise dispersion estimates## mean-dispersion relationship## final dispersion estimates## fitting model and testing
## chr [1:701] "AT1G65970" "AT3G11510" "AT5G64100" "AT3G22230" "AT5G02870" ...
## chr [1:724] "AT2G47450" "AT2G22510" "AT2G32870" "AT2G18328" "AT4G38080" ...
dea1 <- merge(myann,as.data.frame(de1),by.x="GeneID",by.y=0, all.y=TRUE)
dea1 <- dea1[order(dea1$pvalue),]
head(dea1)## GeneID GeneName
## 8588 AT2G47450 CAO
## 6486 AT2G22510
## 4227 AT1G65970 PRXIIC
## 9577 AT3G11510 RPS14B
## 7301 AT2G32870
## 20423 AT5G64100 PER69
## GeneDescription
## 8588 Signal recognition particle 43 kDa protein, chloroplastic [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:O22265]
## 6486 At2g22510 [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:Q9SJY4]
## 4227 TPX2 [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:A0A178WKG0]
## 9577 At3g11510 [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:Q1H555]
## 7301 TRAF-like family protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F4IUR7]
## 20423 Peroxidase [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:A0A178U798]
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj
## 8588 3515.363 -1.1462579 0.10558229 -10.856535 1.856607e-27 3.870841e-23
## 6486 1188.191 -1.5813409 0.16643308 -9.501362 2.071633e-21 2.159574e-17
## 4227 420.424 1.8116079 0.21189127 8.549705 1.234033e-17 8.576116e-14
## 9577 6089.209 0.8163242 0.09702351 8.413675 3.973605e-17 2.071142e-13
## 7301 1201.610 -0.8599037 0.10408554 -8.261510 1.438414e-16 5.997900e-13
## 20423 3863.733 0.9059243 0.11026448 8.215921 2.105416e-16 7.315968e-13write.table(dea1,file="de1.tsv",quote=FALSE,sep="\t")
ss2## SRR QC SRX SRS SRP LABEL ctrl
## H-0hpi_R3 SRR11404301 PASS SRX7982996 SRS6367551 SRP253869 H-0hpi_R3 1
## S93-0hpi_R3 SRR11404304 PASS SRX7982993 SRS6367559 SRP253869 S93-0hpi_R3 0
## S93-0hpi_R2 SRR11404305 PASS SRX7982992 SRS6367550 SRP253869 S93-0hpi_R2 0
## S93-0hpi_R1 SRR11404306 PASS SRX7982991 SRS6367549 SRP253869 S93-0hpi_R1 0
## H-0hpi_R2 SRR11404312 PASS SRX7982985 SRS6367540 SRP253869 H-0hpi_R2 1
## H-0hpi_R1 SRR11404313 PASS SRX7982984 SRS6367539 SRP253869 H-0hpi_R1 1
## andp an dp trt
## H-0hpi_R3 0 0 0 0
## S93-0hpi_R3 0 1 0 1
## S93-0hpi_R2 0 1 0 1
## S93-0hpi_R1 0 1 0 1
## H-0hpi_R2 0 0 0 0
## H-0hpi_R1 0 0 0 0de2 <- run_de(ss2,y2)## converting counts to integer mode## the design formula contains one or more numeric variables with integer values,
## specifying a model with increasing fold change for higher values.
## did you mean for this to be a factor? if so, first convert
## this variable to a factor using the factor() function## estimating size factors## estimating dispersions## gene-wise dispersion estimates## mean-dispersion relationship## final dispersion estimates## fitting model and testing
## chr [1:126] "ATCG00270" "AT2G29380" "AT1G08440" "ATCG00550" "AT3G12500" ...
## chr [1:75] "AT1G07550" "AT4G15393" "AT1G61480" "AT4G13420" "AT5G42600" ...
dea2 <- merge(myann,as.data.frame(de2),by.x="GeneID",by.y=0, all.y=TRUE)
dea2 <- dea2[order(dea2$pvalue),]
head(dea2)## GeneID GeneName
## 20959 ATCG00270 PSBD
## 597 AT1G07550
## 7081 AT2G29380 HAI3
## 683 AT1G08440 ALMT2
## 20978 ATCG00550 PSBJ
## 9741 AT3G12500 CHI-B
## GeneDescription
## 20959 Photosystem II D2 protein [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:P56761]
## 597 Probable LRR receptor-like serine/threonine-protein kinase At1g07550 [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:C0LGD8]
## 7081 HAI3 [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:A0A178VWK9]
## 683 Aluminum-activated malate transporter 2 [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:Q9SJE8]
## 20978 Photosystem II reaction center protein J [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:P56781]
## 9741 Basic endochitinase B [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:P19171]
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj
## 20959 5878.5228 1.9430933 0.2437710 7.970979 1.574227e-15 3.308554e-11
## 597 355.0018 -1.1460537 0.1487771 -7.703160 1.327420e-14 1.394920e-10
## 7081 100.3840 1.8903712 0.2477498 7.630163 2.344578e-14 1.642533e-10
## 683 141.7976 2.2352689 0.3125257 7.152272 8.535332e-13 3.148495e-09
## 20978 185.5183 1.5741975 0.2201332 7.151114 8.607626e-13 3.148495e-09
## 9741 670.9342 0.9861226 0.1380125 7.145171 8.988424e-13 3.148495e-09write.table(dea2,file="de2.tsv",quote=FALSE,sep="\t")
ss3## SRR QC SRX SRS SRP LABEL ctrl
## S94-0hpi_R3 SRR11404287 PASS SRX7983010 SRS6367576 SRP253869 S94-0hpi_R3 0
## S94-0hpi_R2 SRR11404288 PASS SRX7983009 SRS6367575 SRP253869 S94-0hpi_R2 0
## S94-0hpi_R1 SRR11404289 PASS SRX7983008 SRS6367566 SRP253869 S94-0hpi_R1 0
## H-0hpi_R3 SRR11404301 PASS SRX7982996 SRS6367551 SRP253869 H-0hpi_R3 1
## H-0hpi_R2 SRR11404312 PASS SRX7982985 SRS6367540 SRP253869 H-0hpi_R2 1
## H-0hpi_R1 SRR11404313 PASS SRX7982984 SRS6367539 SRP253869 H-0hpi_R1 1
## andp an dp trt
## S94-0hpi_R3 0 0 1 1
## S94-0hpi_R2 0 0 1 1
## S94-0hpi_R1 0 0 1 1
## H-0hpi_R3 0 0 0 0
## H-0hpi_R2 0 0 0 0
## H-0hpi_R1 0 0 0 0de3 <- run_de(ss3,y3)## converting counts to integer mode## the design formula contains one or more numeric variables with integer values,
## specifying a model with increasing fold change for higher values.
## did you mean for this to be a factor? if so, first convert
## this variable to a factor using the factor() function## estimating size factors## estimating dispersions## gene-wise dispersion estimates## mean-dispersion relationship## final dispersion estimates## fitting model and testing
## chr [1:32] "AT2G29380" "AT5G47450" "AT4G22530" "AT3G57010" "AT1G35580" ...
## chr [1:58] "AT1G67148" "AT3G20380" "AT4G13420" "AT2G46390" "AT5G28630" ...
dea3 <- merge(myann,as.data.frame(de3),by.x="GeneID",by.y=0, all.y=TRUE)
dea3 <- dea3[order(dea3$pvalue),]
head(dea3)## GeneID GeneName
## 4301 AT1G67148
## 10349 AT3G20380
## 13510 AT4G13420 POT5
## 7001 AT2G29380 HAI3
## 18976 AT5G47450 TIP2-3
## 8471 AT2G46390 SDH8
## GeneDescription
## 4301 Putative uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:Q0WR90]
## 10349 TRAF-like family protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:Q9LTQ4]
## 13510 Potassium transporter [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:Q53XI1]
## 7001 HAI3 [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:A0A178VWK9]
## 18976 Aquaporin TIP2-3 [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:Q9FGL2]
## 8471 Succinate dehydrogenase subunit 8, mitochondrial [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:Q9SKE0]
## baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj
## 4301 341.3742 -1.3330989 0.1776705 -7.503210 6.227384e-14 1.294860e-09
## 10349 668.6133 -1.2282961 0.1762173 -6.970349 3.161559e-12 3.286914e-08
## 13510 3986.7922 -2.0316892 0.3143846 -6.462433 1.030331e-10 7.141224e-07
## 7001 107.3536 2.3485340 0.3725783 6.303464 2.910658e-10 1.513033e-06
## 18976 2380.3783 1.3620786 0.2202165 6.185181 6.203130e-10 2.464940e-06
## 8471 969.9120 -0.9290663 0.1507354 -6.163559 7.112796e-10 2.464940e-06write.table(dea3,file="de3.tsv",quote=FALSE,sep="\t")Pathway analysis
First using plant Reactome downloaded 8th July 2020.
genesets <- gmt_import("plant_reactome.gmt")
m1 <- mitch_import(x=data.frame(de1),DEtype="deseq2")## The input is a single dataframe; one contrast only. Converting
## it to a list for you.## Note: Mean no. genes in input = 20887## Note: no. genes in output = 20887## Note: estimated proportion of input genes in output = 1res1 <- mitch_calc(x=m1,genesets=genesets,priority="effect")##
| | 0%, ETA NA
| | 0%, ETA 00:23
|= | 1%, ETA 00:11
|= | 1%, ETA 00:08
|== | 2%, ETA 00:06
|== | 2%, ETA 00:05
|== | 3%, ETA 00:04
|=== | 3%, ETA 00:04
|=== | 4%, ETA 00:03
|==== | 4%, ETA 00:03
|==== | 5%, ETA 00:03
|==== | 5%, ETA 00:02
|===== | 6%, ETA 00:02
|===== | 6%, ETA 00:02
|====== | 7%, ETA 00:02
|====== | 7%, ETA 00:02
|====== | 8%, ETA 00:02
|======= | 8%, ETA 00:02
|======= | 9%, ETA 00:02
|======== | 9%, ETA 00:02
|======== | 9%, ETA 00:02
|======== | 10%, ETA 00:01
|========= | 10%, ETA 00:02
|========= | 11%, ETA 00:01
|========== | 11%, ETA 00:01
|========== | 12%, ETA 00:01
|========== | 12%, ETA 00:01
|=========== | 13%, ETA 00:01
|=========== | 13%, ETA 00:01
|============ | 14%, ETA 00:01
|============ | 14%, ETA 00:01
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|============= | 15%, ETA 00:01
|============= | 16%, ETA 00:01
|============== | 16%, ETA 00:01
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|============== | 17%, ETA 00:01
|=============== | 18%, ETA 00:01
|=============== | 18%, ETA 00:01
|================ | 18%, ETA 00:01
|================ | 19%, ETA 00:01
|================ | 19%, ETA 00:01
|================= | 20%, ETA 00:01
|================= | 20%, ETA 00:01
|================== | 21%, ETA 00:01
|================== | 21%, ETA 00:01
|================== | 22%, ETA 00:01
|=================== | 22%, ETA 00:01
|=================== | 23%, ETA 00:01
|==================== | 23%, ETA 00:01
|==================== | 24%, ETA 00:01
|==================== | 24%, ETA 00:01
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|===================== | 25%, ETA 00:01
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|====================== | 26%, ETA 00:01
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|======================= | 27%, ETA 00:01
|======================= | 27%, ETA 00:01
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|======================== | 28%, ETA 00:01
|======================== | 29%, ETA 00:01
|========================= | 29%, ETA 00:01
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|========================= | 30%, ETA 00:01
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|========================== | 31%, ETA 00:01
|=========================== | 32%, ETA 00:01
|=========================== | 32%, ETA 00:01
|=========================== | 33%, ETA 00:01
|============================ | 33%, ETA 00:01
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|============================= | 34%, ETA 00:01
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|============================= | 35%, ETA 00:01
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|============================== | 36%, ETA 00:01
|=============================== | 36%, ETA 00:01
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|=============================== | 37%, ETA 00:01
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|================================ | 38%, ETA 00:01
|================================= | 39%, ETA 00:01
|================================= | 39%, ETA 00:01
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|================================== | 40%, ETA 00:01
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|=================================== | 41%, ETA 00:01
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|=================================== | 42%, ETA 00:01
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|==================================== | 43%, ETA 00:01
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|===================================== | 44%, ETA 00:01
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|====================================== | 45%, ETA 00:01
|====================================== | 45%, ETA 00:01
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|======================================= | 46%, ETA 00:01
|======================================= | 47%, ETA 00:01
|======================================== | 47%, ETA 00:01
|======================================== | 48%, ETA 00:01
|========================================= | 48%, ETA 00:01
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|========================================= | 49%, ETA 00:00
|========================================== | 50%, ETA 00:00
|========================================== | 50%, ETA 00:00
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|=========================================== | 51%, ETA 00:00
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|============================================ | 52%, ETA 00:00
|============================================ | 53%, ETA 00:00
|============================================= | 53%, ETA 00:00
|============================================= | 54%, ETA 00:00
|============================================= | 54%, ETA 00:00
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|============================================== | 55%, ETA 00:00
|=============================================== | 55%, ETA 00:00
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|=============================================== | 56%, ETA 00:00
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|================================================ | 57%, ETA 00:00
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|================================================= | 58%, ETA 00:00
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|================================================== | 59%, ETA 00:00
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|=================================================== | 60%, ETA 00:00
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|=================================================== | 61%, ETA 00:00
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|==================================================== | 62%, ETA 00:00
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|===================================================== | 63%, ETA 00:00
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|====================================================== | 64%, ETA 00:00
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|======================================================= | 65%, ETA 00:00
|======================================================= | 66%, ETA 00:00
|======================================================== | 66%, ETA 00:00
|======================================================== | 67%, ETA 00:00
|========================================================= | 68%, ETA 00:00
|========================================================= | 68%, ETA 00:00
|========================================================== | 69%, ETA 00:00
|========================================================== | 69%, ETA 00:00
|=========================================================== | 70%, ETA 00:00
|=========================================================== | 70%, ETA 00:00
|=========================================================== | 71%, ETA 00:00
|============================================================ | 71%, ETA 00:00
|============================================================ | 72%, ETA 00:00
|============================================================= | 72%, ETA 00:00
|============================================================= | 73%, ETA 00:00
|============================================================= | 73%, ETA 00:00
|============================================================== | 73%, ETA 00:00
|============================================================== | 74%, ETA 00:00
|=============================================================== | 74%, ETA 00:00
|=============================================================== | 75%, ETA 00:00
|=============================================================== | 75%, ETA 00:00
|================================================================ | 76%, ETA 00:00
|================================================================ | 76%, ETA 00:00
|================================================================ | 77%, ETA 00:00
|================================================================= | 77%, ETA 00:00
|================================================================= | 78%, ETA 00:00
|================================================================== | 78%, ETA 00:00
|================================================================== | 79%, ETA 00:00
|================================================================== | 79%, ETA 00:00
|=================================================================== | 80%, ETA 00:00
|=================================================================== | 80%, ETA 00:00
|==================================================================== | 81%, ETA 00:00
|==================================================================== | 81%, ETA 00:00
|==================================================================== | 82%, ETA 00:00
|===================================================================== | 82%, ETA 00:00
|===================================================================== | 82%, ETA 00:00
|====================================================================== | 83%, ETA 00:00
|====================================================================== | 83%, ETA 00:00
|====================================================================== | 84%, ETA 00:00
|======================================================================= | 84%, ETA 00:00
|======================================================================= | 85%, ETA 00:00
|======================================================================== | 85%, ETA 00:00
|======================================================================== | 86%, ETA 00:00
|======================================================================== | 86%, ETA 00:00
|========================================================================= | 87%, ETA 00:00
|========================================================================== | 88%, ETA 00:00
|========================================================================== | 88%, ETA 00:00
|========================================================================== | 89%, ETA 00:00
|=========================================================================== | 89%, ETA 00:00
|=========================================================================== | 90%, ETA 00:00
|============================================================================ | 90%, ETA 00:00
|============================================================================ | 91%, ETA 00:00
|============================================================================ | 91%, ETA 00:00
|============================================================================= | 91%, ETA 00:00
|============================================================================= | 92%, ETA 00:00
|============================================================================== | 92%, ETA 00:00
|============================================================================== | 93%, ETA 00:00
|============================================================================== | 93%, ETA 00:00
|=============================================================================== | 94%, ETA 00:00
|=============================================================================== | 94%, ETA 00:00
|================================================================================ | 95%, ETA 00:00
|================================================================================ | 95%, ETA 00:00
|================================================================================ | 96%, ETA 00:00
|================================================================================= | 96%, ETA 00:00
|================================================================================= | 97%, ETA 00:00
|================================================================================== | 97%, ETA 00:00
|================================================================================== | 98%, ETA 00:00
|================================================================================== | 98%, ETA 00:00
|=================================================================================== | 99%, ETA 00:00
|=================================================================================== | 99%, ETA 00:00
|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|================================================================================| 100%, Elapsed 00:01## Note: Enrichments with large effect sizes may not be
## statistically significant.mitch_barplot(res1)
head(res1$enrichment_result,20)## set setSize
## 24 R-ATH-1119533_TCA_cycle_(plant) 25
## 23 R-ATH-1119519_Calvin_cycle 28
## 21 R-ATH-1119494_Tryptophan_biosynthesis 15
## 14 R-ATH-1119452_Galactose_degradation_II 17
## 5 R-ATH-1119325_Sphingolipid_metabolism 13
## 15 R-ATH-1119460_Isoleucine_biosynthesis_from_threonine 11
## 10 R-ATH-1119419_Lysine_biosynthesis_VI 13
## 1 R-ATH-1119273_Lysine_biosynthesis_I 18
## 2 R-ATH-1119283_Lysine_biosynthesis_II 18
## 27 R-ATH-1119620_GDP-L-fucose_biosynthesis_I_(from_GDP-D-mannose) 17
## 19 R-ATH-1119479_Valine_degradation 12
## 28 R-ATH-1119624_Methionine_salvage_pathway 10
## 3 R-ATH-1119292_Cytokinins_7-N-glucoside_biosynthesis 10
## 8 R-ATH-1119375_Cytokinins_9-N-glucoside_biosynthesis 10
## 22 R-ATH-1119506_Tyrosine_degradation_I 10
## 16 R-ATH-1119465_Sucrose_biosynthesis 17
## 7 R-ATH-1119334_Ethylene_biosynthesis_from_methionine 10
## 36 R-ATH-8879007_Response_to_cold_temperature 19
## 29 R-ATH-3899351_Abscisic_acid_(ABA)_mediated_signaling 13
## 26 R-ATH-1119610_Biotin_biosynthesis_II 10
## pANOVA s.dist p.adjustANOVA
## 24 3.072911e-05 0.4814955 0.001321352
## 23 1.407644e-04 0.4155897 0.003026435
## 21 6.845201e-03 0.4032643 0.098114542
## 14 1.216353e-02 0.3512388 0.130757988
## 5 2.934738e-02 0.3489951 0.218500457
## 15 4.538428e-02 0.3484384 0.218500457
## 10 5.132535e-02 0.3121513 0.220699024
## 1 3.790921e-02 0.2826095 0.218500457
## 2 3.790921e-02 0.2826095 0.218500457
## 27 4.573265e-02 0.2798726 0.218500457
## 19 9.329319e-02 0.2798004 0.286543366
## 28 1.259474e-01 0.2794654 0.328574895
## 3 1.299017e-01 0.2765819 0.328574895
## 8 1.299017e-01 0.2765819 0.328574895
## 22 1.390771e-01 0.2701442 0.332239735
## 16 6.456381e-02 0.2589194 0.252385807
## 7 1.961179e-01 0.2360780 0.337322715
## 36 8.556384e-02 -0.2278331 0.286543366
## 29 1.625141e-01 0.2237233 0.332767028
## 26 2.226103e-01 0.2227332 0.354527579unlink("reactome_de1.html")
mitch_report(res1, "reactome_de1.html")## Dataset saved as " /tmp/RtmpmSaBSn/reactome_de1.rds ".##
##
## 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## Contour plot does not apply to unidimensional analysis.##
|
|....................... | 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/tohidul/baseline/dge/mitch.knit.md## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/tohidul/baseline/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmpmSaBSn/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/RtmpmSaBSn/rmarkdown-str710a5e6d29e3.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'##
## Output created: /tmp/RtmpmSaBSn/mitch_report.html## [1] TRUEm2 <- mitch_import(x=data.frame(de2),DEtype="deseq2")## The input is a single dataframe; one contrast only. Converting
## it to a list for you.## Note: Mean no. genes in input = 21066## Note: no. genes in output = 21066## Note: estimated proportion of input genes in output = 1
res2 <- mitch_calc(x=m2,genesets=genesets,priority="effect")##
| | 0%, ETA NA
| | 0%, ETA 00:23
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|=============================================================================== | 94%, ETA 00:00
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|================================================================================ | 95%, ETA 00:00
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|================================================================================== | 97%, ETA 00:00
|================================================================================== | 98%, ETA 00:00
|================================================================================== | 98%, ETA 00:00
|=================================================================================== | 99%, ETA 00:00
|=================================================================================== | 99%, ETA 00:00
|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|================================================================================| 100%, Elapsed 00:01## Note: Enrichments with large effect sizes may not be
## statistically significant.mitch_barplot(res2)
head(res2$enrichment_result,20)## set setSize
## 26 R-ATH-1119610_Biotin_biosynthesis_II 10
## 21 R-ATH-1119494_Tryptophan_biosynthesis 15
## 34 R-ATH-6787011_Jasmonic_acid_signaling 20
## 3 R-ATH-1119292_Cytokinins_7-N-glucoside_biosynthesis 10
## 8 R-ATH-1119375_Cytokinins_9-N-glucoside_biosynthesis 10
## 18 R-ATH-1119477_Starch_biosynthesis 16
## 6 R-ATH-1119331_Cysteine_biosynthesis_I 11
## 28 R-ATH-1119624_Methionine_salvage_pathway 10
## 12 R-ATH-1119430_Chorismate_biosynthesis 10
## 43 R-ATH-9645850_Activation_of_pre-replication_complex 27
## 41 R-ATH-9618218_Arsenic_uptake_and_detoxification 19
## 20 R-ATH-1119486_IAA_biosynthesis_I 21
## 36 R-ATH-8879007_Response_to_cold_temperature 20
## 38 R-ATH-9608575_Reproductive_meristem_phase_change 11
## 39 R-ATH-9609573_Tricin_biosynthesis 23
## 9 R-ATH-1119402_Phospholipid_biosynthesis_I 16
## 23 R-ATH-1119519_Calvin_cycle 28
## 27 R-ATH-1119620_GDP-L-fucose_biosynthesis_I_(from_GDP-D-mannose) 17
## 30 R-ATH-5608118_Auxin_signalling 30
## 33 R-ATH-5679411_Gibberellin_signaling 20
## pANOVA s.dist p.adjustANOVA
## 26 0.0018945601 -0.5672302 0.02715536
## 21 0.0017056627 0.4678068 0.02715536
## 34 0.0005894773 0.4438136 0.02534752
## 3 0.0253834030 -0.4082447 0.14058424
## 8 0.0253834030 -0.4082447 0.14058424
## 18 0.0057237620 -0.3989727 0.06153044
## 6 0.0261552070 0.3872326 0.14058424
## 28 0.0975646120 0.3025646 0.27312564
## 12 0.1016281458 0.2989552 0.27312564
## 43 0.0102270132 0.2855174 0.08795231
## 41 0.0586866483 0.2505245 0.25235259
## 20 0.0493600989 0.2477525 0.23583158
## 36 0.0734652798 -0.2311936 0.26325059
## 38 0.2225302039 0.2124091 0.45565708
## 39 0.0818849564 -0.2095729 0.26507446
## 9 0.1617743578 -0.2020309 0.38646097
## 23 0.0674888188 0.1996320 0.26325059
## 27 0.1826803065 0.1866765 0.41343438
## 30 0.0863033116 0.1809343 0.26507446
## 33 0.1952644126 -0.1672907 0.41981849unlink("reactome_de2.html")
mitch_report(res2, "reactome_de2.html")## Dataset saved as " /tmp/RtmpmSaBSn/reactome_de2.rds ".##
##
## 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## Contour plot does not apply to unidimensional analysis.##
|
|....................... | 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/tohidul/baseline/dge/mitch.knit.md## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/tohidul/baseline/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmpmSaBSn/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/RtmpmSaBSn/rmarkdown-str710a7c2de85a.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'##
## Output created: /tmp/RtmpmSaBSn/mitch_report.html
## [1] TRUEm3 <- mitch_import(x=data.frame(de3),DEtype="deseq2")## The input is a single dataframe; one contrast only. Converting
## it to a list for you.## Note: Mean no. genes in input = 20833## Note: no. genes in output = 20833## Note: estimated proportion of input genes in output = 1res3 <- mitch_calc(x=m3,genesets=genesets,priority="effect")##
| | 0%, ETA NA
| | 0%, ETA 00:24
|= | 1%, ETA 00:12
|= | 1%, ETA 00:08
|== | 2%, ETA 00:06
|== | 2%, ETA 00:05
|== | 3%, ETA 00:04
|=== | 3%, ETA 00:04
|=== | 4%, ETA 00:04
|==== | 4%, ETA 00:03
|==== | 5%, ETA 00:03
|==== | 5%, ETA 00:03
|===== | 6%, ETA 00:02
|===== | 6%, ETA 00:02
|====== | 7%, ETA 00:02
|====== | 7%, ETA 00:02
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|======= | 8%, ETA 00:02
|======= | 9%, ETA 00:02
|======== | 9%, ETA 00:02
|======== | 9%, ETA 00:02
|======== | 10%, ETA 00:02
|========= | 10%, ETA 00:02
|========= | 11%, ETA 00:02
|========== | 11%, ETA 00:01
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|========== | 12%, ETA 00:01
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|=========== | 13%, ETA 00:01
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|============ | 14%, ETA 00:01
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|============== | 17%, ETA 00:01
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|=============== | 18%, ETA 00:01
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|================ | 19%, ETA 00:01
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|================== | 21%, ETA 00:01
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|================================================================ | 76%, ETA 00:00
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|================================================================= | 77%, ETA 00:00
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|================================================================== | 78%, ETA 00:00
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|================================================================== | 79%, ETA 00:00
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|=================================================================== | 80%, ETA 00:00
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|==================================================================== | 81%, ETA 00:00
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|===================================================================== | 82%, ETA 00:00
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|====================================================================== | 83%, ETA 00:00
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|======================================================================= | 84%, ETA 00:00
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|======================================================================== | 85%, ETA 00:00
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|======================================================================== | 86%, ETA 00:00
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|========================================================================= | 87%, ETA 00:00
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|========================================================================== | 88%, ETA 00:00
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|=========================================================================== | 89%, ETA 00:00
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|============================================================================ | 90%, ETA 00:00
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|============================================================================ | 91%, ETA 00:00
|============================================================================= | 91%, ETA 00:00
|============================================================================= | 92%, ETA 00:00
|============================================================================== | 92%, ETA 00:00
|============================================================================== | 93%, ETA 00:00
|============================================================================== | 93%, ETA 00:00
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|=============================================================================== | 94%, ETA 00:00
|================================================================================ | 95%, ETA 00:00
|================================================================================ | 95%, ETA 00:00
|================================================================================ | 96%, ETA 00:00
|================================================================================= | 96%, ETA 00:00
|================================================================================= | 97%, ETA 00:00
|================================================================================== | 97%, ETA 00:00
|================================================================================== | 98%, ETA 00:00
|================================================================================== | 98%, ETA 00:00
|=================================================================================== | 99%, ETA 00:00
|=================================================================================== | 99%, ETA 00:00
|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|================================================================================| 100%, Elapsed 00:01## Note: Enrichments with large effect sizes may not be
## statistically significant.mitch_barplot(res3)
head(res3$enrichment_result,20)## set setSize
## 24 R-ATH-1119533_TCA_cycle_(plant) 25
## 34 R-ATH-6787011_Jasmonic_acid_signaling 20
## 23 R-ATH-1119519_Calvin_cycle 28
## 20 R-ATH-1119486_IAA_biosynthesis_I 21
## 28 R-ATH-1119624_Methionine_salvage_pathway 10
## 10 R-ATH-1119419_Lysine_biosynthesis_VI 13
## 1 R-ATH-1119273_Lysine_biosynthesis_I 18
## 2 R-ATH-1119283_Lysine_biosynthesis_II 18
## 14 R-ATH-1119452_Galactose_degradation_II 17
## 12 R-ATH-1119430_Chorismate_biosynthesis 10
## 7 R-ATH-1119334_Ethylene_biosynthesis_from_methionine 10
## 4 R-ATH-1119312_Photorespiration 25
## 15 R-ATH-1119460_Isoleucine_biosynthesis_from_threonine 11
## 33 R-ATH-5679411_Gibberellin_signaling 20
## 25 R-ATH-1119540_Leucine_biosynthesis 13
## 21 R-ATH-1119494_Tryptophan_biosynthesis 15
## 41 R-ATH-9618218_Arsenic_uptake_and_detoxification 19
## 27 R-ATH-1119620_GDP-L-fucose_biosynthesis_I_(from_GDP-D-mannose) 17
## 16 R-ATH-1119465_Sucrose_biosynthesis 17
## 29 R-ATH-3899351_Abscisic_acid_(ABA)_mediated_signaling 13
## pANOVA s.dist p.adjustANOVA
## 24 7.745258e-08 0.6206113 3.330461e-06
## 34 2.321438e-05 0.5464613 3.327394e-04
## 23 8.226736e-06 0.4867786 1.768748e-04
## 20 1.662025e-04 0.4745980 1.786677e-03
## 28 1.669776e-02 0.4370552 7.093107e-02
## 10 9.242175e-03 0.4169290 4.415706e-02
## 1 3.042754e-03 0.4034217 2.173626e-02
## 2 3.042754e-03 0.4034217 2.173626e-02
## 14 8.485900e-03 0.3687096 4.415706e-02
## 12 4.812932e-02 0.3608990 1.328880e-01
## 7 4.995607e-02 0.3579984 1.328880e-01
## 4 3.538460e-03 0.3369704 2.173626e-02
## 15 5.879675e-02 0.3290488 1.328880e-01
## 33 1.814516e-02 -0.3051602 7.093107e-02
## 25 6.180837e-02 0.2991650 1.328880e-01
## 21 4.680888e-02 0.2964678 1.328880e-01
## 41 3.130325e-02 0.2853292 1.121700e-01
## 27 4.597206e-02 0.2795644 1.328880e-01
## 16 6.158397e-02 0.2618630 1.328880e-01
## 29 1.214991e-01 0.2480455 2.374755e-01unlink("reactome_de3.html")
mitch_report(res3, "reactome_de3.html")## Dataset saved as " /tmp/RtmpmSaBSn/reactome_de3.rds ".##
##
## 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## Contour plot does not apply to unidimensional analysis.##
|
|....................... | 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/tohidul/baseline/dge/mitch.knit.md## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/tohidul/baseline/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmpmSaBSn/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/RtmpmSaBSn/rmarkdown-str710a11dc02a7.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'##
## Output created: /tmp/RtmpmSaBSn/mitch_report.html
## [1] TRUE# Multi-contrast mitch.
#x <- list("de1"=de1,"de2"=de2,"de3"=de2)
#xx <- mitch_import(x=x,DEtype="deseq2")
#res <- mitch_calc(x=xx,genesets=genesets,priority="effect",cores=1)
#head(res$enrichment_result,20)Next with mapman pathways last modified in 2012 and used in the previous RNA-seq analysis.
genesets <- gmt_import("../ref/Ath_AGI_LOCUS_TAIR10_Aug2012.txt.gmt")
gt <- read.table("../ref/Arabidopsis_thaliana.TAIR10.46.geneaccession2symbol.tsv",
fill=TRUE)
m1 <- mitch_import(x=data.frame(de1),DEtype="deseq2",geneTable=gt)## The input is a single dataframe; one contrast only. Converting
## it to a list for you.## Note: Mean no. genes in input = 20887## Note: no. genes in output = 20627## Note: estimated proportion of input genes in output = 0.988res1 <- mitch_calc(x=m1,genesets=genesets,priority="effect")##
| | 0%, ETA NA
| | 0%, ETA 01:48
| | 0%, ETA 00:55
| | 0%, ETA 00:37
| | 0%, ETA 00:39
| | 1%, ETA 00:31
|= | 1%, ETA 00:26
|= | 1%, ETA 00:26
|= | 1%, ETA 00:23
|= | 1%, ETA 00:20
|= | 1%, ETA 00:19
|= | 1%, ETA 00:19
|= | 1%, ETA 00:17
|= | 1%, ETA 00:16
|= | 1%, ETA 00:16
|= | 2%, ETA 00:15
|= | 2%, ETA 00:14
|= | 2%, ETA 00:13
|== | 2%, ETA 00:12
|== | 2%, ETA 00:12
|== | 2%, ETA 00:11
|== | 2%, ETA 00:11
|== | 2%, ETA 00:10
|== | 2%, ETA 00:10
|== | 3%, ETA 00:10
|== | 3%, ETA 00:09
|== | 3%, ETA 00:09
|== | 3%, ETA 00:09
|== | 3%, ETA 00:09
|=== | 3%, ETA 00:09
|=== | 3%, ETA 00:08
|=== | 3%, ETA 00:08
|=== | 3%, ETA 00:08
|=== | 3%, ETA 00:08
|=== | 4%, ETA 00:08
|=== | 4%, ETA 00:07
|=== | 4%, ETA 00:07
|=== | 4%, ETA 00:07
|=== | 4%, ETA 00:07
|=== | 4%, ETA 00:07
|==== | 4%, ETA 00:07
|==== | 4%, ETA 00:06
|==== | 4%, ETA 00:06
|==== | 5%, ETA 00:06
|==== | 5%, ETA 00:06
|==== | 5%, ETA 00:06
|==== | 5%, ETA 00:06
|==== | 5%, ETA 00:06
|==== | 5%, ETA 00:06
|==== | 5%, ETA 00:05
|==== | 5%, ETA 00:05
|===== | 5%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|===== | 6%, ETA 00:05
|====== | 7%, ETA 00:04
|====== | 7%, ETA 00:04
|====== | 7%, ETA 00:04
|====== | 7%, ETA 00:04
|====== | 7%, ETA 00:04
|====== | 7%, ETA 00:04
|====== | 7%, ETA 00:04
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|=================================================================================== | 99%, ETA 00:00
|=================================================================================== | 99%, ETA 00:00
|====================================================================================| 99%, ETA 00:00
|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|================================================================================| 100%, Elapsed 00:02## Note: Enrichments with large effect sizes may not be
## statistically significant.mitch_barplot(res1)
head(res1$enrichment_result,20)## set
## 167 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_CCAAT_BOX_BINDING_FACTOR_FAMILY,_HAP2
## 13 CELL_WALL_CELL_WALL_PROTEINS_HRGP
## 148 REDOX_THIOREDOXIN_PDIL
## 14 CELL_WALL_CELL_WALL_PROTEINS_LRR
## 248 TRANSPORT_MAJOR_INTRINSIC_PROTEINS_PIP
## 84 NOT_ASSIGNED_NO_ONTOLOGY_FORMIN_HOMOLOGY_2_DOMAIN-CONTAINING_PROTEIN
## 88 NOT_ASSIGNED_NO_ONTOLOGY_PROLINE_RICH_FAMILY
## 20 DEVELOPMENT_LATE_EMBRYOGENESIS_ABUNDANT
## 155 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_ARF,_AUXIN_RESPONSE_FACTOR_FAMILY
## 183 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_NUCLEOSOME/CHROMATIN_ASSEMBLY_FACTOR_GROUP
## 139 PS_LIGHTREACTION_PHOTOSYSTEM_II_LHC-II
## 191 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_TRIHELIX,_TRIPLE-HELIX_TRANSCRIPTION_FACTOR_FAMILY
## 187 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_PWWP_DOMAIN_PROTEIN
## 133 PROTEIN_TARGETING_SECRETORY_PATHWAY_ER
## 230 SIGNALLING_RECEPTOR_KINASES_WHEAT_LRK10_LIKE
## 239 STRESS_BIOTIC_PR-PROTEINS_PLANT_DEFENSINS
## 203 SECONDARY_METABOLISM_SIMPLE_PHENOLS
## 110 PROTEIN_DEGRADATION_UBIQUITIN_PROTEASOM
## 38 HORMONE_METABOLISM_GIBBERELIN_INDUCED-REGULATED-RESPONSIVE-ACTIVATED
## 227 SIGNALLING_RECEPTOR_KINASES_PROLINE_EXTENSIN_LIKE
## setSize pANOVA s.dist p.adjustANOVA
## 167 10 1.213212e-05 -0.7988553 1.869774e-04
## 13 14 2.276327e-07 -0.7986153 6.383872e-06
## 148 13 4.030034e-05 0.6575591 4.799404e-04
## 14 16 9.782579e-06 -0.6383848 1.601897e-04
## 248 13 2.439374e-04 0.5875619 1.826046e-03
## 84 16 4.732881e-05 -0.5873745 5.391369e-04
## 88 37 9.004002e-10 -0.5817597 7.863495e-08
## 20 18 1.965468e-05 0.5810676 2.710276e-04
## 155 16 2.374662e-04 -0.5306511 1.826046e-03
## 183 13 9.504681e-04 -0.5293191 5.659605e-03
## 139 14 6.309376e-04 -0.5275381 4.060374e-03
## 191 30 7.509055e-07 -0.5217912 1.788520e-05
## 187 11 3.433637e-03 -0.5094631 1.665950e-02
## 133 14 1.117167e-03 0.5030459 6.504395e-03
## 230 12 2.860055e-03 -0.4971865 1.441028e-02
## 239 15 9.137523e-04 0.4944369 5.623627e-03
## 203 16 6.354020e-04 -0.4932136 4.060374e-03
## 110 60 4.949590e-11 0.4903681 6.483963e-09
## 38 12 3.910632e-03 0.4810009 1.862883e-02
## 227 15 1.406455e-03 -0.4761757 7.840236e-03unlink("mitch_de1.html")
mitch_report(res1, "mitch_de1.html")## Dataset saved as " /tmp/RtmpmSaBSn/mitch_de1.rds ".##
##
## 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## Contour plot does not apply to unidimensional analysis.##
|
|....................... | 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"
##
##
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|......................................................................| 100%
## ordinary text without R code## output file: /mnt/bfx4/tohidul/baseline/dge/mitch.knit.md## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/tohidul/baseline/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmpmSaBSn/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/RtmpmSaBSn/rmarkdown-str710a78bb8450.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'##
## Output created: /tmp/RtmpmSaBSn/mitch_report.html## [1] TRUEm2 <- mitch_import(x=data.frame(de2),DEtype="deseq2",geneTable=gt)## The input is a single dataframe; one contrast only. Converting
## it to a list for you.## Note: Mean no. genes in input = 21066## Note: no. genes in output = 20803## Note: estimated proportion of input genes in output = 0.988
res2 <- mitch_calc(x=m2,genesets=genesets,priority="effect")##
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|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|====================================================================================| 100%, ETA 00:00
|================================================================================| 100%, Elapsed 00:02## Note: Enrichments with large effect sizes may not be
## statistically significant.mitch_barplot(res2)
head(res2$enrichment_result,20)## set
## 77 MITOCHONDRIAL_ELECTRON_TRANSPORT_/_ATP_SYNTHESIS_F1-ATPASE
## 12 CELL_WALL_CELL_WALL_PROTEINS_AGPS_AGP
## 26 DNA_SYNTHESIS/CHROMATIN_STRUCTURE_HISTONE_CORE_H2A
## 10 CELL_WALL_CELLULOSE_SYNTHESIS
## 160 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_AUX/IAA_FAMILY
## 78 MITOCHONDRIAL_ELECTRON_TRANSPORT_/_ATP_SYNTHESIS_NADH-DH_LOCALISATION_NOT_CLEAR
## 150 REDOX_THIOREDOXIN_PDIL
## 216 SIGNALLING_RECEPTOR_KINASES_CATHARANTHUS_ROSEUS-LIKE_RLK1
## 81 NOT_ASSIGNED_NO_ONTOLOGY_AGENET_DOMAIN-CONTAINING_PROTEIN
## 76 MITOCHONDRIAL_ELECTRON_TRANSPORT_/_ATP_SYNTHESIS_CYTOCHROME_C_REDUCTASE
## 135 PROTEIN_TARGETING_SECRETORY_PATHWAY_ER
## 159 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_AS2,LATERAL_ORGAN_BOUNDARIES_GENE_FAMILY
## 240 STRESS_BIOTIC_PR-PROTEINS_PLANT_DEFENSINS
## 74 MITOCHONDRIAL_ELECTRON_TRANSPORT_/_ATP_SYNTHESIS_CYTOCHROME_C
## 249 TRANSPORT_MAJOR_INTRINSIC_PROTEINS_PIP
## 206 SIGNALLING_14-3-3_PROTEINS
## 46 LIPID_METABOLISM_LIPID_DEGRADATION_LYSOPHOSPHOLIPASES_PHOSPHOLIPASE_D
## 131 PROTEIN_TARGETING_CHLOROPLAST
## 130 PROTEIN_SYNTHESIS_RIBOSOME_BIOGENESIS_PRE-RRNA_PROCESSING_AND_MODIFICATIONS_SNORNPS
## 184 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_NAC_DOMAIN_TRANSCRIPTION_FACTOR_FAMILY
## setSize pANOVA s.dist p.adjustANOVA
## 77 20 4.077067e-07 0.6540827 2.144537e-05
## 12 40 3.097870e-10 0.5748567 2.715799e-08
## 26 13 3.424573e-04 0.5735228 4.740331e-03
## 10 14 6.239289e-04 0.5280059 7.458787e-03
## 160 25 6.208608e-06 0.5220445 2.041080e-04
## 78 33 5.442587e-07 0.5038036 2.385667e-05
## 150 13 1.877409e-03 0.4979613 1.496238e-02
## 216 14 1.386784e-03 -0.4935027 1.302586e-02
## 81 16 6.618795e-04 -0.4916053 7.568448e-03
## 76 10 8.398917e-03 0.4812966 4.699820e-02
## 135 14 2.811789e-03 0.4611299 2.112859e-02
## 159 23 1.351392e-04 0.4597021 2.733970e-03
## 240 13 4.129796e-03 0.4593851 2.887048e-02
## 74 10 1.301713e-02 0.4534892 6.459446e-02
## 249 13 4.768352e-03 0.4520517 2.985897e-02
## 206 11 9.984230e-03 0.4485991 5.251705e-02
## 46 12 7.758053e-03 -0.4438539 4.435582e-02
## 131 36 7.795564e-06 -0.4304907 2.278037e-04
## 130 13 8.609348e-03 0.4208088 4.717205e-02
## 184 16 4.695255e-03 -0.4082179 2.985897e-02unlink("mitch_de2.html")
mitch_report(res2, "mitch_de2.html")## Dataset saved as " /tmp/RtmpmSaBSn/mitch_de2.rds ".##
##
## 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## Contour plot does not apply to unidimensional analysis.##
|
|....................... | 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/tohidul/baseline/dge/mitch.knit.md## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/tohidul/baseline/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmpmSaBSn/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/RtmpmSaBSn/rmarkdown-str710a7b395aee.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'##
## Output created: /tmp/RtmpmSaBSn/mitch_report.html
## [1] TRUEm3 <- mitch_import(x=data.frame(de3),DEtype="deseq2",geneTable=gt)## The input is a single dataframe; one contrast only. Converting
## it to a list for you.## Note: Mean no. genes in input = 20833## Note: no. genes in output = 20575## Note: estimated proportion of input genes in output = 0.988res3 <- mitch_calc(x=m3,genesets=genesets,priority="effect")##
| | 0%, ETA NA
| | 0%, ETA 01:56
| | 0%, ETA 00:59
| | 0%, ETA 00:40
| | 0%, ETA 00:30
| | 1%, ETA 00:31
|= | 1%, ETA 00:26
|= | 1%, ETA 00:23
|= | 1%, ETA 00:20
|= | 1%, ETA 00:18
|= | 1%, ETA 00:16
|= | 1%, ETA 00:15
|= | 1%, ETA 00:14
|= | 1%, ETA 00:13
|= | 1%, ETA 00:12
|= | 2%, ETA 00:12
|= | 2%, ETA 00:11
|= | 2%, ETA 00:10
|== | 2%, ETA 00:10
|== | 2%, ETA 00:10
|== | 2%, ETA 00:09
|== | 2%, ETA 00:09
|== | 2%, ETA 00:09
|== | 2%, ETA 00:08
|== | 3%, ETA 00:08
|== | 3%, ETA 00:08
|== | 3%, ETA 00:08
|== | 3%, ETA 00:07
|== | 3%, ETA 00:07
|=== | 3%, ETA 00:07
|=== | 3%, ETA 00:07
|=== | 3%, ETA 00:07
|=== | 3%, ETA 00:06
|=== | 3%, ETA 00:06
|=== | 4%, ETA 00:06
|=== | 4%, ETA 00:06
|=== | 4%, ETA 00:06
|=== | 4%, ETA 00:06
|=== | 4%, ETA 00:05
|=== | 4%, ETA 00:05
|==== | 4%, ETA 00:05
|==== | 4%, ETA 00:05
|==== | 4%, ETA 00:05
|==== | 4%, ETA 00:05
|==== | 5%, ETA 00:05
|==== | 5%, ETA 00:05
|==== | 5%, ETA 00:05
|==== | 5%, ETA 00:05
|==== | 5%, ETA 00:04
|==== | 5%, ETA 00:04
|==== | 5%, ETA 00:04
|==== | 5%, ETA 00:04
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|===== | 6%, ETA 00:04
|===== | 6%, ETA 00:04
|===== | 6%, ETA 00:04
|===== | 6%, ETA 00:04
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|====== | 7%, ETA 00:04
|====== | 7%, ETA 00:04
|====== | 7%, ETA 00:04
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|====== | 7%, ETA 00:03
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|====== | 8%, ETA 00:03
|====== | 8%, ETA 00:03
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|======= | 8%, ETA 00:03
|======= | 8%, ETA 00:03
|======= | 8%, ETA 00:03
|======= | 8%, ETA 00:03
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|======= | 9%, ETA 00:03
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|======= | 9%, ETA 00:03
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|======== | 9%, ETA 00:03
|======== | 9%, ETA 00:03
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|======== | 9%, ETA 00:03
|======== | 9%, ETA 00:03
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|======== | 10%, ETA 00:03
|======== | 10%, ETA 00:03
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|========= | 10%, ETA 00:03
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|========= | 11%, ETA 00:03
|========= | 11%, ETA 00:03
|========= | 11%, ETA 00:03
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|========= | 11%, ETA 00:03
|========= | 11%, ETA 00:03
|========= | 11%, ETA 00:03
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|========== | 11%, ETA 00:03
|========== | 12%, ETA 00:03
|========== | 12%, ETA 00:03
|========== | 12%, ETA 00:03
|========== | 12%, ETA 00:03
|========== | 12%, ETA 00:03
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|========== | 12%, ETA 00:02
|========== | 12%, ETA 00:02
|========== | 12%, ETA 00:02
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|=========== | 13%, ETA 00:02
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|=========== | 13%, ETA 00:02
|=========== | 13%, ETA 00:02
|=========== | 13%, ETA 00:02
|=========== | 13%, ETA 00:02
|=========== | 13%, ETA 00:02
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|=========== | 14%, ETA 00:02
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|============ | 15%, ETA 00:02
|============ | 15%, ETA 00:02
|============= | 15%, ETA 00:02
|============= | 15%, ETA 00:02
|============= | 15%, ETA 00:02
|============= | 15%, ETA 00:02
|============= | 15%, ETA 00:02
|============= | 15%, ETA 00:02
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|============== | 17%, ETA 00:02
|============== | 17%, ETA 00:02
|============== | 17%, ETA 00:02
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|============== | 17%, ETA 00:02
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|=============== | 18%, ETA 00:02
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|=============== | 18%, ETA 00:02
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|===================== | 25%, ETA 00:01
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## statistically significant.mitch_barplot(res3)
head(res3$enrichment_result,20)## set
## 168 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_CCAAT_BOX_BINDING_FACTOR_FAMILY,_HAP2
## 149 REDOX_THIOREDOXIN_PDIL
## 249 TRANSPORT_MAJOR_INTRINSIC_PROTEINS_PIP
## 170 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_G2-LIKE_TRANSCRIPTION_FACTOR_FAMILY,_GARP
## 10 CELL_WALL_CELLULOSE_SYNTHESIS
## 13 CELL_WALL_CELL_WALL_PROTEINS_HRGP
## 39 HORMONE_METABOLISM_JASMONATE_INDUCED-REGULATED-RESPONSIVE-ACTIVATED
## 184 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_NUCLEOSOME/CHROMATIN_ASSEMBLY_FACTOR_GROUP
## 89 NOT_ASSIGNED_NO_ONTOLOGY_PROLINE_RICH_FAMILY
## 20 DEVELOPMENT_LATE_EMBRYOGENESIS_ABUNDANT
## 200 SECONDARY_METABOLISM_ISOPRENOIDS_NON-MEVALONATE_PATHWAY_GERANYLGERANYL_PYROPHOSPHATE_SYNTHASE
## 179 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_MADS_BOX_TRANSCRIPTION_FACTOR_FAMILY
## 225 SIGNALLING_RECEPTOR_KINASES_LEUCINE_RICH_REPEAT_X
## 11 CELL_WALL_CELLULOSE_SYNTHESIS_CELLULOSE_SYNTHASE
## 14 CELL_WALL_CELL_WALL_PROTEINS_LRR
## 122 PROTEIN_SYNTHESIS_ELONGATION
## 48 LIPID_METABOLISM_PHOSPHOLIPID_SYNTHESIS
## 190 RNA_REGULATION_OF_TRANSCRIPTION_SNF7
## 247 TRANSPORT_CALCIUM
## 140 PS_LIGHTREACTION_PHOTOSYSTEM_II_LHC-II
## setSize pANOVA s.dist p.adjustANOVA
## 168 10 1.384876e-04 -0.6958522 2.023457e-03
## 149 13 7.370052e-05 0.6348679 1.292216e-03
## 249 13 1.757684e-04 0.6008470 2.201290e-03
## 170 37 2.790612e-10 -0.5992031 2.446436e-08
## 10 14 1.497207e-04 0.5851786 2.072450e-03
## 13 14 1.618937e-04 -0.5821771 2.128903e-03
## 39 13 3.260075e-04 0.5755800 3.897272e-03
## 184 13 4.889410e-04 -0.5584536 5.357979e-03
## 89 37 1.410258e-08 -0.5386824 9.272449e-07
## 20 18 9.634123e-05 0.5308384 1.583609e-03
## 200 10 9.728130e-03 0.4721225 5.221425e-02
## 179 27 2.418883e-05 -0.4693725 5.803955e-04
## 225 12 5.166123e-03 0.4662014 3.159745e-02
## 11 25 5.816514e-05 0.4644243 1.176725e-03
## 14 16 1.597055e-03 -0.4557432 1.235369e-02
## 122 29 2.427510e-05 0.4528342 5.803955e-04
## 48 16 1.780462e-03 0.4511467 1.337890e-02
## 190 12 7.828921e-03 -0.4433448 4.476101e-02
## 247 21 1.065289e-03 0.4125023 9.661068e-03
## 140 14 1.292555e-02 0.3836945 6.537343e-02unlink("mitch_de3.html")
mitch_report(res3, "mitch_de3.html")## Dataset saved as " /tmp/RtmpmSaBSn/mitch_de3.rds ".##
##
## 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## Contour plot does not apply to unidimensional analysis.##
|
|....................... | 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/tohidul/baseline/dge/mitch.knit.md## /usr/bin/pandoc +RTS -K512m -RTS /mnt/bfx4/tohidul/baseline/dge/mitch.utf8.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /tmp/RtmpmSaBSn/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/RtmpmSaBSn/rmarkdown-str710a43fd2d1d.html --mathjax --variable 'mathjax-url:https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML'##
## Output created: /tmp/RtmpmSaBSn/mitch_report.html
## [1] TRUE# Multi-contrast mitch.
#x <- list("de1"=de1,"de2"=de2,"de3"=de2)
#xx <- mitch_import(x=x,DEtype="deseq2")
#res <- mitch_calc(x=xx,genesets=genesets,priority="effect",cores=1)
#head(res$enrichment_result,20)Session information
So you know what version of R and packages was used.
sessionInfo()## R version 4.0.3 (2020-10-10)
## 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] ggplot2_3.3.2 reshape2_1.4.4
## [5] beeswarm_0.2.3 gtools_3.8.2
## [7] tibble_3.0.4 dplyr_1.0.2
## [9] echarts4r_0.3.3 biomaRt_2.46.0
## [11] mitch_1.2.0 DESeq2_1.30.0
## [13] SummarizedExperiment_1.20.0 Biobase_2.50.0
## [15] MatrixGenerics_1.2.0 matrixStats_0.57.0
## [17] GenomicRanges_1.42.0 GenomeInfoDb_1.26.0
## [19] IRanges_2.24.0 S4Vectors_0.28.0
## [21] BiocGenerics_0.36.0 gplots_3.1.0
## [23] getDEE2_1.0.0
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] bitops_1.0-6 bit64_4.0.5 RColorBrewer_1.1-2
## [4] progress_1.2.2 httr_1.4.2 rprojroot_1.3-2
## [7] backports_1.2.0 tools_4.0.3 R6_2.5.0
## [10] KernSmooth_2.23-18 DBI_1.1.0 colorspace_1.4-1
## [13] withr_2.3.0 htm2txt_2.1.1 tidyselect_1.1.0
## [16] gridExtra_2.3 prettyunits_1.1.1 curl_4.3
## [19] bit_4.0.4 compiler_4.0.3 xml2_1.3.2
## [22] desc_1.2.0 DelayedArray_0.16.0 caTools_1.18.0
## [25] scales_1.1.1 genefilter_1.72.0 askpass_1.1
## [28] rappdirs_0.3.1 stringr_1.4.0 digest_0.6.27
## [31] rmarkdown_2.5 XVector_0.30.0 pkgconfig_2.0.3
## [34] htmltools_0.5.0 highr_0.8 dbplyr_2.0.0
## [37] fastmap_1.0.1 htmlwidgets_1.5.2 rlang_0.4.8
## [40] RSQLite_2.2.1 shiny_1.5.0 generics_0.1.0
## [43] jsonlite_1.7.1 BiocParallel_1.24.0 RCurl_1.98-1.2
## [46] magrittr_1.5 GenomeInfoDbData_1.2.4 Matrix_1.2-18
## [49] Rcpp_1.0.5 munsell_0.5.0 lifecycle_0.2.0
## [52] yaml_2.2.1 stringi_1.5.3 MASS_7.3-53
## [55] zlibbioc_1.36.0 BiocFileCache_1.14.0 plyr_1.8.6
## [58] grid_4.0.3 blob_1.2.1 promises_1.1.1
## [61] crayon_1.3.4 lattice_0.20-41 splines_4.0.3
## [64] annotate_1.68.0 hms_0.5.3 locfit_1.5-9.4
## [67] knitr_1.30 pillar_1.4.6 geneplotter_1.68.0
## [70] XML_3.99-0.5 glue_1.4.2 evaluate_0.14
## [73] vctrs_0.3.4 httpuv_1.5.4 testthat_3.0.0
## [76] gtable_0.3.0 openssl_1.4.3 purrr_0.3.4
## [79] assertthat_0.2.1 reshape_0.8.8 xfun_0.19
## [82] mime_0.9 xtable_1.8-4 later_1.1.0.1
## [85] survival_3.2-7 pbmcapply_1.5.0 AnnotationDbi_1.52.0
## [88] memoise_1.1.0 ellipsis_0.3.1References
Bray NL, Pimentel H, Melsted P, Pachter L. Near-optimal probabilistic RNA-seq quantification [published correction appears in Nat Biotechnol. 2016 Aug 9;34(8):888]. Nat Biotechnol. 2016;34(5):525-527. doi:10.1038/nbt.3519
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;15:182. Published 2014 Jun 12. doi:10.1186/1471-2105-15-182
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
Kaspi A, Ziemann M. mitch: multi-contrast pathway enrichment for multi-omics and single-cell profiling data. BMC Genomics. 2020;21(1):447. Published 2020 Jun 29. doi:10.1186/s12864-020-06856-9