转录组测序的count矩阵如何去批次呢（sva包的ComBat_seq函数）

生信菜鸟团

发布于 2024-05-11 16:47:29

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发布于 2024-05-11 16:47:29

1.数据准备（找公司测序的话，或者下载公共数据集）
2.质量控制（质控前用fastqc与multiqc初看数据效果、trim-galore进行质控过滤）
3.使用Hisat2比对
4.使用featureCounts定量

很容易就拿到了count矩阵，但是早期大家喜欢RPKM（Reads Per Kilobase per Million reads）、FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments）和TPM（Transcripts Per Million），这三种常用标准化指标。

目前我们还是就纯粹的count矩阵即可，如果大家的count矩阵来源于多个数据集，理论上就需要去批次啦。

首先我们有4个不同数据集的表达量矩阵

需要进行如下所示的简单的合并即可：

# 数据框 dat1, dat2, dat3, dat4 行名取交集
common_rows <- intersect(rownames(dat1), 
                         intersect(rownames(dat2), 
                                   intersect(rownames(dat3), 
                                             rownames(dat4))))

# 使用 cbind 合并数据框
exp <- cbind(
  dat1[common_rows, ],
  dat2[common_rows, ],
  dat3[common_rows, ],
  dat4[common_rows, ]
)

Group = c(group_list1,group_list2,group_list3,group_list4)
table(Group)
getwd()
save(dat1,dat2,dat3,dat4,common_rows,Group,exp,file = "Rdata/exp.Rdata")

然后使用sva包的ComBat_seq函数针对转录组测序的count矩阵去批次

如下所示的代码：

rm(list = ls())
load("Rdata/exp.Rdata")

#处理批次效应(combat)
library(sva)
#ComBat_seq是基于ComBat框架的改进模型，专门针对 RNA-Seq 计数（即count矩阵）数据
batch <- c(rep("A", ncol(dat1)), rep("B", ncol(dat2)), 
           rep("C", ncol(dat3)), rep("D", ncol(dat4)))
mod = model.matrix(~Group)
exp2 = ComBat_seq(counts = as.matrix(exp), batch = batch,group = Group)
class(exp2)
dat = log2(edgeR::cpm(exp2)+1)
save(exp,exp2,dat,Group,file = "Rdata/dat.Rdata")

去除前后的表达量矩阵可以简单的看看主成分分析结果，如下所示，可以看到不同数据集的差异被抹除了：

不同数据集的差异被抹除了

而且它去除前后的表达量矩阵，都是count格式：

> exp[1:4,1:4]
         GC_B13 GC_B14 GC_B2 GC_B30
TSPAN6     1276   1022  1417   1150
DPM1        798    767  1269   1023
SCYL3        91    108    38     50
C1orf112     75     86    71     33

> exp2[1:4,1:4]
         GC_B13 GC_B14 GC_B2 GC_B30
TSPAN6      392    204   702    405
DPM1        294    283   470    379
SCYL3        97    108    49     59
C1orf112     46     57    43     15

是可以走后面的常规的转录组差异分析流程的！

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原始发表：2024-05-05，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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