怎么使用ballgown进行转录本水平的差异分析
这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么使用ballgown进行转录本水平的差异分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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常见的转录组差异分析有两种策略，一种是基于raw count的定量方式，比如DESeq2, edgeR等；另外一种是基于FPKM/RPKM的定量方式，比如cuffdiff等。
在之前的文章中，我们也提到过基于FPKM值的pipeline由tophat+cufflinks+cuffdiff 升级更新为hisat + stringTie + ballgown。ballgown这个R包也是针对FPKM值的表达量进行差异分析，有两种方式可以得到转录本水平的FPKM值。
1. stringTie
为了方便下游的ballgown分析，在stringTie软件中直接添加-b参数就可以生成ballgown的输入文件，基本用法如下
stringtie -p 10 \ -G hg19.gtf \ -o output.gtf \ -b ballgown_out_dir -e \ align.sorted.bam
2. tablemaker
tablemaker软件通过调用cufflinks软件，也可以生成ballgown的输入文件，该软件可以从以下链接下载
https://figshare.com/articles/Tablemaker_Linux_Binary/1053137
基本用法如下
tablemaker \ -p 4 \ -q -W \ -G hg19.gtf \ -o out_dir \ align.sorted.bam
对于每个样本，都会生成一个文件夹，包含如下5个文件
e_data.ctab e2t.ctab i2t.ctab i_data.ctab t_data.ctab
e代表exon, i代表intron, t代表transcript，_data的文件为不同水平的表达量值。i2t表示intron和transcript之间的对应关系，e2t表示exon和transcript的对应关系。
输入文件准备好之后，就可以进行差异分析了。现在的R包都是高度封装的，几个函数就可以完成整套分析了。首先是读取所有样本的输入文件，代码如下
library(ballgown)
bg = ballgown(
samples = c("sampleA.dir", "sampleB.dir")，
meas='all')samples 指定所有样本的ballgown的输入文件夹。导入成功之后，可以通过*expr函数在R中查看样本在不同水平的表达量信息， *的取值范围为i, e, t， g，代表不同水平。
查看转录本水平的表达量的代码示例如下
transcript_fpkm = texpr(bg, 'FPKM')
需要注意的是，intron, exon, transcript 这些水平的表达量信息在原本的ctab文件中都有，而gene水平的表达量信息，需要根据基因对应的转录本的表达量来计算，所以比较费时。
读取之后，需要设置样本分组, 代码如下
pData(bg) <- data.frame( id=sampleNames(bg), group=rep(c(1,0), each=3) )
其实就是一个数据框，第一列为样本名称，第二列为样本对应的分组。
ballgown会自动根据group的种类进行不同类型的差异分析，如果样本分为两组，则进行两组间的差异分析，如果样本为多组，则进行多组间的差异分析。
ballgown通过stattest函数进行差异分析，支持以下4种水平的差异分析
exon
intron
gene
transcript
通过feature参数指定差异分析的水平。常规用法如下
# 转录本水平的差异分析 stat_results = stattest(bg, feature='transcript', meas='FPKM', covariate='group') # 基因水平的差异分析 stat_results = stattest(bg, feature='gene', meas='FPKM', covariate='group')
ballgown还支持时间序列的差异分析，用法如下
pData(bg) <- data.frame( pData(bg), time=rep(1:10, 2) ) results <- stattest(bg, feature='transcript', meas='FPKM', covariate='time', timecourse=TRUE )
只需要添加timecourse=TRUE即可。ballgown还支持自定义差异分析的模型。
上述就是小编为大家分享的怎么使用ballgown进行转录本水平的差异分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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