次のステップ
最終更新日：2024-09-08 | ページの編集
概要
質問
-
SummarizedExperimentとは何でしょうか？ - Bioconductor と何でしょうか？
目的
- Bioconductorプロジェクトを紹介してみましょう。
- データコンテナの概念を紹介してみましょう。
- オミックス解析で多用される
SummarizedExperimentの概要を説明する。
次のステップ
バイオインフォマティクスのデータはしばしば複雑です。 これに対処するため、 開発者は、扱う必要のあるデータのプロパティに マッチする、特別なデータコンテナ（クラスと呼ばれる）を定義する。
この側面は、パッケージ間で同じコア・データ・インフラを使用するバイオコンダクター[^バイオコンダクター]プロジェクト 。 この 、Bioconductorの成功に貢献したことは間違いない。 Bioconductor パッケージ 開発者は、 プロジェクト全体に一貫性、相互運用性、安定性を提供するために、既存のインフラストラクチャを利用することをお勧めします 。
このようなオミックス・データ・コンテナを説明するために、
SummarizedExperimentクラスを紹介する。
実験概要
下図は、SummarizedExperimentクラスの構造を表しています。
SummarizedExperimentクラスのオブジェクトには、：
**定量的オミックスデータ （発現データ）を含む1つ（または複数）のアッセイ **、マトリックス状のオブジェクトとして格納されている。 特徴（遺伝子、 転写物、タンパク質、…） は行に沿って定義され、 は列に沿って定義される。
データフレームとして格納された、サンプルの共変量を含む sample metadata スロット。 この表の行はサンプルを表す（行は発現データの 列と正確に一致する）。
データフレームとして格納される、特徴共変量を含む 特徴メタデータ スロット。 このデータフレームの行は、 式データの行と完全に一致する。
SummarizedExperiment`の調整された性質は、データ操作中に 、異なるスロットの次元が 、常に一致することを保証する（すなわち、発現データの列と サンプルメタデータの行、および発現データと 特徴メタデータの行）。 例えば、 、アッセイから1つのサンプルを除外しなければならない場合、同じ操作でサンプルメタデータから 、自動的に除外される。
メタデータ・スロットは、他の構造に影響を与えることなく、 （カラム）の共変数を追加で増やすことができる。
SummarizedExperimentの作成
SummarizedExperiment`を作成するために、 の各コンポーネント、すなわちカウントマトリックス、サンプル、遺伝子 のメタデータをcsvファイルから作成する。 これらは通常、RNA-Seqデータが （生データが処理された後）提供される方法である。
-
An expression matrix: カウント行列をロードし、
最初の列が行/遺伝子名を含むことを指定し、
data.frameをmatrixに変換する。 ダウンロードは こちら。
R
count_matrix <- read.csv("data/count_matrix.csv",
row.names = 1) %>%
as.matrix()
count_matrix[1:5, ]
出力
GSM2545336 GSM2545337 GSM2545338 GSM2545339 GSM2545340 GSM2545341
Asl 1170 361 400 586 626 988
Apod 36194 10347 9173 10620 13021 29594
Cyp2d22 4060 1616 1603 1901 2171 3349
Klk6 287 629 641 578 448 195
Fcrls 85 233 244 237 180 38
GSM2545342 GSM2545343 GSM2545344 GSM2545345 GSM2545346 GSM2545347
Asl 836 535 586 597 938 1035
Apod 24959 13668 13230 15868 27769 34301
Cyp2d22 3122 2008 2254 2277 2985 3452
Klk6 186 1101 537 567 327 233
Fcrls 68 375 199 177 89 67
GSM2545348 GSM2545349 GSM2545350 GSM2545351 GSM2545352 GSM2545353
Asl 494 481 666 937 803 541
Apod 11258 11812 15816 29242 20415 13682
Cyp2d22 1883 2014 2417 3678 2920 2216
Klk6 742 881 828 250 798 710
Fcrls 300 233 231 81 303 285
GSM2545354 GSM2545362 GSM2545363 GSM2545380
Asl 473 748 576 1192
Apod 11088 15916 11166 38148
Cyp2d22 1821 2842 2011 4019
Klk6 894 501 598 259
Fcrls 248 179 184 68R
dim(count_matrix)
出力
[1] 1474 22- サンプルを説明する表、 こちら。
R
sample_metadata <- read.csv("data/sample_metadata.csv")
sample_metadata
出力
sample organism age sex infection strain time tissue mouse
1 GSM2545336 Mus musculus 8 Female InfluenzaA C57BL/6 8 Cerebellum 14
2 GSM2545337 Mus musculus 8 Female NonInfected C57BL/6 0 Cerebellum 9
3 GSM2545338 Mus musculus 8 Female NonInfected C57BL/6 0 Cerebellum 10
4 GSM2545339 Mus musculus 8 Female InfluenzaA C57BL/6 4 Cerebellum 15
5 GSM2545340 Mus musculus 8 Male InfluenzaA C57BL/6 4 Cerebellum 18
6 GSM2545341 Mus musculus 8 Male InfluenzaA C57BL/6 8 Cerebellum 6
7 GSM2545342 Mus musculus 8 Female InfluenzaA C57BL/6 8 Cerebellum 5
8 GSM2545343 Mus musculus 8 Male NonInfected C57BL/6 0 Cerebellum 11
9 GSM2545344 Mus musculus 8 Female InfluenzaA C57BL/6 4 Cerebellum 22
10 GSM2545345 Mus musculus 8 Male InfluenzaA C57BL/6 4 Cerebellum 13
11 GSM2545346 Mus musculus 8 Male InfluenzaA C57BL/6 8 Cerebellum 23
12 GSM2545347 Mus musculus 8 Male InfluenzaA C57BL/6 8 Cerebellum 24
13 GSM2545348 Mus musculus 8 Female NonInfected C57BL/6 0 Cerebellum 8
14 GSM2545349 Mus musculus 8 Male NonInfected C57BL/6 0 Cerebellum 7
15 GSM2545350 Mus musculus 8 Male InfluenzaA C57BL/6 4 Cerebellum 1
16 GSM2545351 Mus musculus 8 Female InfluenzaA C57BL/6 8 Cerebellum 16
17 GSM2545352 Mus musculus 8 Female InfluenzaA C57BL/6 4 Cerebellum 21
18 GSM2545353 Mus musculus 8 Female NonInfected C57BL/6 0 Cerebellum 4
19 GSM2545354 Mus musculus 8 Male NonInfected C57BL/6 0 Cerebellum 2
20 GSM2545362 Mus musculus 8 Female InfluenzaA C57BL/6 4 Cerebellum 20
21 GSM2545363 Mus musculus 8 Male InfluenzaA C57BL/6 4 Cerebellum 12
22 GSM2545380 Mus musculus 8 Female InfluenzaA C57BL/6 8 Cerebellum 19R
dim(sample_metadata)
出力
[1] 22 9- 遺伝子を説明する表、 こちら。
R
gene_metadata <- read.csv("data/gene_metadata.csv")
gene_metadata[1:10, 1:4]
出力
gene ENTREZID
1 Asl 109900
2 Apod 11815
3 Cyp2d22 56448
4 Klk6 19144
5 Fcrls 80891
6 Slc2a4 20528
7 Exd2 97827
8 Gjc2 118454
9 Plp1 18823
10 Gnb4 14696
product
1 argininosuccinate lyase, transcript variant X1
2 apolipoprotein D, transcript variant 3
3 cytochrome P450, family 2, subfamily d, polypeptide 22, transcript variant 2
4 kallikrein related-peptidase 6, transcript variant 2
5 Fc receptor-like S, scavenger receptor, transcript variant X1
6 solute carrier family 2 (facilitated glucose transporter), member 4
7 exonuclease 3'-5' domain containing 2
8 gap junction protein, gamma 2, transcript variant 1
9 proteolipid protein (myelin) 1, transcript variant 1
10 guanine nucleotide binding protein (G protein), beta 4, transcript variant X2
ensembl_gene_id
1 ENSMUSG00000025533
2 ENSMUSG00000022548
3 ENSMUSG00000061740
4 ENSMUSG00000050063
5 ENSMUSG00000015852
6 ENSMUSG00000018566
7 ENSMUSG00000032705
8 ENSMUSG00000043448
9 ENSMUSG00000031425
10 ENSMUSG00000027669R
dim(gene_metadata)
出力
[1] 1474 9これらのテーブルから SummarizedExperiment
を作成する：
として使用されるカウント行列。
サンプルを記述したテーブルは、サンプル メタデータスロットとして使用される。
遺伝子を記述したテーブルは、features メタデータスロットとして使用される。
これを行うには、 SummarizedExperiment
コンストラクタを使って、異なるパーツをまとめることができる：
R
## BiocManager::install("SummarizedExperiment")
library("SummarizedExperiment")
エラー
Error in library("SummarizedExperiment"): there is no package called 'SummarizedExperiment'まず、 カウントマトリックスとサンプルアノテーションにおいて、サンプルの順番が同じであることを確認する。また、 カウントマトリックスと遺伝子アノテーションにおいて、遺伝子の順番が同じであることを確認する。
R
stopifnot(rownames(count_matrix) == gene_metadata$gene)
stopifnot(colnames(count_matrix) == sample_metadata$sample)
R
se <- SummarizedExperiment(assays = list(counts = count_matrix),
colData = sample_metadata,
rowData = gene_metadata)
エラー
Error in SummarizedExperiment(assays = list(counts = count_matrix), colData = sample_metadata, : could not find function "SummarizedExperiment"R
se
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundデータの保存
以前のエピソードで行ったように、データをスプレッドシートにエクスポートするには、
、第1章
（小数点以下の区切り文字に,と.を使った場合の不整合の可能性、
変数型の定義の欠如）で説明したようないくつかの制限がある。 さらに、
スプレッドシートへのデータエクスポートは、データフレーム
や行列のような長方形のデータにのみ関係する。
データを保存するより一般的な方法は、Rに特有であり、
どのオペレーティングシステムでも動作することが保証されている
saveRDS 関数を使用することである。
このようにオブジェクトを保存すると、ディスク上にバイナリ
表現が生成されます（ここでは rds
ファイル拡張子を使用します）。 readRDS 関数を使用して R
にロードし直すことができます。
R
saveRDS(se, file = "data_output/se.rds")
rm(se)
se <- readRDS("data_output/se.rds")
head(se)
結論として、Rからデータを保存し、
Rで再度ロードする場合、saveRDSとreadRDSで保存とロードを行うのが
。 表形式のデータを、Rを使用していない誰か（
）と共有する必要がある場合は、テキストベースのスプレッドシートにエクスポートするのが、
良い選択肢である。
このデータ構造を使って、
assay関数で発現行列にアクセスすることができる：
R
head(assay(se))
エラー
Error in assay(se): could not find function "assay"R
dim(assay(se))
エラー
Error in assay(se): could not find function "assay"colData`関数を使ってサンプルのメタデータにアクセスすることができる：
R
colData(se)
エラー
Error in colData(se): could not find function "colData"R
dim(colData(se))
エラー
Error in colData(se): could not find function "colData"また、rowData関数を使ってフィーチャーのメタデータにアクセスすることもできる：
R
head(rowData(se))
エラー
Error in rowData(se): could not find function "rowData"R
dim(rowData(se))
エラー
Error in rowData(se): could not find function "rowData"SummarizedExperimentをサブセットする
SummarizedExperiment は、データフレームと同じように、 数値または論理の文字でサブセットできる。
以下では、 、3つの最初のサンプルの5つの最初の特徴のみを含む、SummarizedExperimentクラスの新しいインスタンスを作成します。
R
se1 <- se[1:5, 1:3]
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundR
se1
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se1' not foundR
colData(se1)
エラー
Error in colData(se1): could not find function "colData"R
rowData(se1)
エラー
Error in rowData(se1): could not find function "rowData"また、colData() 関数を使用して、
サンプルメタデータから何かをサブセットしたり、rowData()
関数を使用して、
フィーチャーメタデータから何かをサブセットすることもできます。
例えば、ここではmiRNAと に感染していないサンプルだけを残している：
R
se1 <- se[rowData(se)$gene_biotype == "miRNA",
colData(se)$infection == "NonInfected"]
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundR
se1
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se1' not foundR
assay(se1)
エラー
Error in assay(se1): could not find function "assay"R
colData(se1)
エラー
Error in colData(se1): could not find function "colData"R
rowData(se1)
エラー
Error in rowData(se1): could not find function "rowData"R
assay(se)[1:3, colData(se)$time != 4]
エラー
Error in assay(se): could not find function "assay"R
# Equivalent to
assay(se)[1:3, colData(se)$time == 0 | colData(se)$time == 8]
エラー
Error in assay(se): could not find function "assay"R
rna |>
filter(gene %in% c("Asl", "Apod", "Cyd2d22"))|>
filter(time != 4) |> select(expression)
出力
# A tibble: 28 × 1
expression
<dbl>
1 1170
2 36194
3 361
4 10347
5 400
6 9173
7 988
8 29594
9 836
10 24959
# ℹ 18 more rows長いテーブルとSummarizedExperimentは同じ
情報を含むが、単に構造が異なるだけである。 各アプローチにはそれぞれ
独自の利点がある。前者は tidyverse パッケージに適しており、
一方、後者は多くのバイオインフォマティクスと
統計処理ステップに適した構造である。 例えば、
DESeq2パッケージを使用した典型的なRNA-Seq分析である。
メタデータに変数を追加する
メタデータに情報を追加することもできる。 サンプルが採取されたセンターを追加したいとします…
R
colData(se)$center <- rep("University of Illinois", nrow(colData(se)))
エラー
Error in colData(se): could not find function "colData"R
colData(se)
エラー
Error in colData(se): could not find function "colData"これは、メタデータ・スロットが、 、他の構造に影響を与えることなく、無限に成長できることを示している！
tidySummarizedExperiment
SummarizedExperiment オブジェクトを操作するために
tidyverse コマンドを使うことはできるのだろうか？
tidySummarizedExperiment パッケージを使えば可能です。
SummarizedExperimentオブジェクトがどのようなものか思い出してください：
R
シー
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'シー' not foundtidySummarizedExperiment`をロードし、seオブジェクト 。
R
#BiocManager::install("tidySummarizedExperiment")
library("tidySummarizedExperiment")
エラー
Error in library("tidySummarizedExperiment"): there is no package called 'tidySummarizedExperiment'R
se
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundこれはまだSummarizedExperimentオブジェクトなので、効率的な
構造を維持しているが、これでティブルとして見ることができる。
の最初の行に注目してほしい。出力にはこう書いてあるが、これは
SummarizedExperiment-tibble の抽象化である。
また、出力の2行目には、
のトランスクリプトとサンプルの数を見ることができる。
標準のSummarizedExperimentビューに戻したい場合は、
。
R
options("restore_SummarizedExperiment_show" = TRUE)
se
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundしかし、ここではティブル・ビューを使う。
R
options("restore_SummarizedExperiment_show" = FALSE)
se
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundSummarizedExperiment
オブジェクトと対話するために、tidyverse
コマンドを使用できるようになりました。
filter`を使用すると、条件を使って行をフィルタリングすることができる。例えば、 、あるサンプルのすべての行を表示することができる。
R
se %>% filter(.sample == "GSM2545336")
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundselect`を使って表示したいカラムを指定することができる。
R
se %>% select(.sample)
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundmutate`を使ってメタデータ情報を追加することができる。
R
se %>% mutate(center = "ハイデルベルク大学")
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundtidyverseパイプ %>%
を使ってコマンドを組み合わせることもできます。
の例では、group_by と summarise
を組み合わせて、各サンプルの カウントの合計を得ることができる。
R
se %>%
group_by(.sample) %>%
summarise(total_counts=sum(counts))
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not found整頓されたSummarizedExperimentオブジェクトを、プロット用の通常のtibble として扱うことができる。
ここでは、サンプルごとのカウント数分布をプロットしている。
R
se %>%
ggplot(aes(counts + 1, group=.sample, color=infection))+
geom_density() +
scale_x_log10() +
theme_bw()
エラー
Error in eval(expr, envir, enclos): object 'se' not foundtidySummarizedExperimentの詳細については、パッケージ ウェブサイト こちらを参照してください。
**テイクホーム・メッセージ
SummarizedExperiment`は、オミックスデータを効率的に保存し、 。
これらは多くのBioconductorパッケージで使用されている。
RNAシーケンス解析に焦点を当てた次のトレーニング、 、Bioconductor
DESeq2パッケージを使って、 差分発現解析を行う方法を学ぶ。
DESeq2パッケージの全解析はSummarizedExperiment`
で処理される。