📊 maftools에서 oncoplot을 만들어 보았습니다.

작은 재료입니다.
출력하지 않으면 아무것도 기억하지 않으므로 씁니다. R 초보자 때문에 낮은 퀄리티입니다.

TCGA의 논문이라든지 나오는, 암의 게놈 변이의 일람 같은 그림을 OncoPlot이라고 한다고 합니다.


이것을 만들어주는 R 패키지가 maftools입니다. bioconductor에서 설치합니다.
htps // 비오 곤즈 c와 r. 오 rg / Pac 가게 s / Ree Ase / Bio c / HTML / Ma f와 ls. HTML

maftools에는 maf 파일이 필요합니다. VCF 파일에서 vcf2maf이라는 사용하기 어려운 도구를 사용하여 생성하는 것처럼 보이지만 TCGA 사이트에서 maf 파일을 다운로드하는 방법도 있습니다. 이를 위한 패키지가 TCGAbiolinks입니다.

그렇다면 TCGAbiolinks 튜토리얼과 똑같은 재료이지만 담관암 Oncoplot을 만들어 보겠습니다.

library(TCGAbiolinks)
library(maftools)
library(dplyr)
maf <- GDCquery_Maf("CHOL", pipelines = "varscan2") %>% read.maf

R 유저에게는 상식의 종류라고 생각되지만, %>% 는 magitrtr가 제공하는 기능이라고 합니다. 확실하지 않지만 명령 줄 |과 비슷한 기능이라고 생각합니다.

mode(maf)

그러면 [1] "S4"가 표시됩니다. 이 maf의 중미는 S4 클래스라는 녀석일 것이라고 생각됩니다.
탈선했지만 oncoplot을 그립니다.

oncoplot(maf = maf)

간단하네요.

임상 데이터와 결합할 때,

library(TCGAbiolinks)
library(maftools)

tcgacode = "CHOL"

barcode2simple <- function(x) {
   ar = strsplit(x , "-")
   paste(ar[[1]][1:3], collapse = "-")
 }

maf = GDCquery_Maf(tcgacode, pipelines = "varscan2")
maf["Tumor_Sample_Barcode"] = apply(maf["Tumor_Sample_Barcode"], 1, barcode2simple)

clinicalData = GDCquery_clinic(project = paste("TCGA", tcgacode, sep="-"), type='clinical')
names(clinicalData)[names(clinicalData)=="submitter_id"] = "Tumor_Sample_Barcode"
clinicalData["Tumor_Sample_Barcode"] = apply(clinicalData["Tumor_Sample_Barcode"], 1, barcode2simple)

head(clinicalData)
maf = read.maf(maf = maf, clinicalData = clinicalData)

oncoplot(maf = maf,
    clinicalFeatures = c('gender','tumor_stage'),
    additionalFeature = c("Tumor_Seq_Allele2", "C"),
    draw_titv = TRUE,
    top = 30)

같은 느낌으로 하면 할 수 있는 것 같습니다. (R의 초보자이므로 위의 코드는 뭔가 비효율적인 일을 할 가능성이 높습니다.



이 기사는 이상입니다.