maftools有什么作用

本篇內(nèi)容介紹了“maftools有什么作用”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

maftools是一個R包，發(fā)布在bioconductor上，專門用于MAF文件中信息的可視化

首先讀取MAF文件，代碼如下

> library(maftools)
> maf <- "TCGA.LAML.somatic.maf.gz"
> laml = read.maf(maf = maf)

1. summary

統(tǒng)計樣本水平，基因水平的不同突變類型的個數(shù)，代碼如下

# 樣本水平
> getSampleSummary(laml)
# 基因水平
> getGeneSummary(laml)
# 將summary結(jié)果輸出
> write.mafSummary(maf = laml, basename = 'laml')

通過以下代碼可以對summary的結(jié)果進(jìn)行可視化

> plotmafSummary(maf = laml)

可視化結(jié)果示意如下

第一幅圖子圖是不同變異類型頻數(shù)分布柱狀圖，根據(jù)對蛋白編碼的影響劃分成了Missense_Mutation等7個類型；第二幅子圖是不同變異類別的頻數(shù)分布柱狀圖，分成了SNP, INS,DEl三種類別；第三幅子圖是SNV突變類型的頻數(shù)分布柱狀圖，考慮到突變之間的組合和正負(fù)鏈，分成了6種類別；第四幅子圖是每個樣本中不同變異類型堆積柱狀圖，對應(yīng)圖一的7種類型；第五幅子圖是不同變異類型在每個樣本中分布的箱體圖，對應(yīng)圖一中的7種類型，第六幅圖是突變頻率最高的top10個基因上的不同突變類型的堆積柱狀圖，對應(yīng)圖一的7種類型。

2. oncoplot

oncoplot是腫瘤研究中常見的可視化方式，通過以下代碼可以實現(xiàn)

> oncoplot(maf = laml)

可視化結(jié)果示意如下

整張圖分成了3個部分，第一部分是中間的熱圖，每一行代表一個基因，每一列代表一個樣本，展示了每個樣本不同突變類型的分布，第二部分是右側(cè)的堆積柱狀圖，表示每個基因上不同突變類型位點的頻數(shù)分布，第三部分是上方的堆積柱狀圖，表示每個樣本中不同突變類型位點的頻數(shù)分布。

3. oncostrip

和oncoplot類似，只展示其中的熱圖部分，代碼如下

> oncostrip(maf = laml)

可視化結(jié)果示意如下

4. 顛換和轉(zhuǎn)換

統(tǒng)計所有SNV中顛換和轉(zhuǎn)換的數(shù)量，并進(jìn)行可視化，代碼如下

> laml.titv = titv(maf = laml, plot = FALSE, useSyn = TRUE)
> plotTiTv(res = laml.titv)

可視化結(jié)果示意如下

上方的圖為每種突變類型以及顛換，轉(zhuǎn)換的位點在所有樣本中分布的箱體圖，下方的圖為每個樣本中不同突變類型的百分比堆積柱狀圖。

5.  lollipop plot

lollipop plot用于展示突變對于蛋白質(zhì)的影響，代碼如下

> lollipopPlot(maf = laml, gene = 'DNMT3A', AACol = 'Protein_Change', showMutationRate = TRUE)

可視化的結(jié)果如下

默認(rèn)情況下，以最長轉(zhuǎn)錄本為參考，用圓點表示不同類型變異位點在轉(zhuǎn)錄本上的位置，用豎線的高度表示變異位點對應(yīng)的頻率。

6. TCGA  compare

用于比較TCGA中不同腫瘤隊列間突變頻率的分布，代碼如下

> laml.mutload = tcgaCompare(maf = laml, cohortName = 'LAML')

可視化結(jié)果如下

橫坐標(biāo)為腫瘤隊列，對應(yīng)不同的腫瘤，縱坐標(biāo)為該腫瘤隊列中每個樣本的體細(xì)胞突變個數(shù)，紅色的線代表中位數(shù)。

“maftools有什么作用”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！