Bölüm 8 Biyolojik cinsiyete gore farklilik gosteren gen analizi

Diyelim ki sadece dogum sonrasi donemde 20 sonrasi ve 40 yas oncesi yasta kadin ve erkekler arasinda farkli gen ifadesi gosteren genlerle ilgileniyoruz.

subsamp = names(which(yas>=20 & yas<40))
subexp = genexpr_qn[,subsamp]
subyas = yas[subsamp]
subcins = cinsiyet[subsamp]
table(subcins)

## subcins
## Erkek Kadin 
##    41    12

Kadin ve erkek sayisindaki fark cok fazla. Hem erkek hem de kadinlarin icinden rastegele 10ar birey secip analiz yapalim (- rastgele secim yapmayi gostermek icin!).

erkek = sample(names(which(subcins == 'Erkek')),10,replace = F)
kadin = sample(names(which(subcins == 'Kadin')),10,replace = F)
subsamp = c(erkek,kadin)
subexp = genexpr_qn[,subsamp]
subyas = yas[subsamp]
subcins = cinsiyet[subsamp]
table(subcins)

## subcins
## Erkek Kadin 
##    10    10

cinsiyetfark = apply(subexp, 1, function(x){
  tres = t.test(x~subcins)
  c(tres$statistic, tres$p.value)
})

dim(cinsiyetfark)

## [1]     2 17160

cinsiyetfark = t(cinsiyetfark)
head(cinsiyetfark)

##                 t          
## CTSD    1.2022368 0.2475190
## EEF2    0.7313033 0.4743186
## VIM     0.1130708 0.9113746
## GSN    -0.1262172 0.9010494
## RPN2    0.6787791 0.5072433
## POLR2A  0.1274177 0.9001053

colnames(cinsiyetfark) = c('t','p')
cinsiyetfark = cbind(cinsiyetfark,p.adjust(cinsiyetfark[,'p'],method= 'fdr'))

Hangi genler yasla istatistiksel olarak anlamli degisim gosteriyor?

anlamli = names(which(cinsiyetfark[,3]<=0.05))
length(anlamli)

## [1] 13

Sadece 12 gen anlamli fark gostermis.

maxfark = names(which.max(abs(cinsiyetfark[,1])))
cinsiyetfark[maxfark,]

##            t            p              
## 4.814198e+01 2.327394e-20 3.993809e-16

boxplot(subexp[maxfark,]~subcins, ylab = 'Gen ifadesi', main = maxfark, 
        xlab = 'Cinsiyet')

Figuru kaydetmek icin:

pdf('./cinsiyetfark.pdf')
boxplot(subexp[maxfark,]~subcins, ylab = 'Gen ifadesi', main = maxfark, 
        xlab = 'Cinsiyet')
dev.off()

## quartz_off_screen 
##                 2

Ayni figuru ggplotta cizelim:

mydat = data.frame(expression = subexp[maxfark,], 
                   cinsiyet = subcins[colnames(subexp)], 
                   yas = yas[colnames(subexp)])
ggplot(mydat, aes(x = cinsiyet, y = expression)) +
  geom_violin(aes(fill = cinsiyet), alpha = 0.5) +
  scale_fill_brewer(type='qual', palette = 6)+
  geom_boxplot(outlier.shape = NA, width = 0.1) +
  theme_bw()