01.0-初始化对象

数据准备

表达矩阵

一个表达矩阵，列为样本，行为基因
列名为样本名，行名为基因名，只能是以 SYMBOL 命名。
如果是Human, Mouse,Rat 之一，ENSEMBL 也是接受的。
如果不是，我们也提供了方便的工具函数用于ID转换，请参考工具-ID转换
我们使用airway 做为示例数据，数据结构是 data.frame

library(airway)
data("airway")
row_counts <- as.data.frame(assay(airway))

分组信息

一个样本两分组的信息，必须是与矩阵列名顺序一致。
在airway 数据集中，我们可以得到这样一个分组信息，数据类型是 character，数据结构是 vector

group_list <- as.character(colData(airway)$dex)

数据过滤

可以看到一些基因在所有样本都是0，这种就要过滤掉。默认的参数就可以满足这个条件。
filterMethod是用来过滤表达矩阵的
默认设置的是 "rowSums(expMatrix > 0) >= ncol(expMatrix)/2"
当然也可以根据自己的需求做一些其他修改。

物种设置

species参数是指定物种名称的。
不同物种对应着数据库里相应的数据。涉及的数据库请参考 数据库

三大物种

如果是 Human, Mouse,Rat 之一，只需要 species 参数就可以了。
airway 数据集的物种是人，那么就只需要把 species设置为 Human，并且结合上面准备好的数据。
还有需要注意的是 caseGroup 参数，也就是指明分组信息中实验组是哪一个。

data_i <- Create_DEGContainer(species = "Human",
                              dataType = "Counts",
                              idType = "ENSEMBL",
                              expMatrix = row_counts,
                              groupInfo = group_list,
                              caseGroup = "trt")

其他物种

如果是其他物种，需要看情况而定，比如猪(pig),就需要更多参数设置。

OrgDb信息获取地址
https://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___OrgDb
如果没查到可以自己构建注释数据，通过eggnog一类的平台。
http://eggnog-mapper.embl.de/

organism 信息获取地址
https://www.genome.jp/kegg/catalog/org_list.html
如果没查到可以自己构建注释数据，通过eggnog一类的平台。
http://eggnog-mapper.embl.de/
https://www.genome.jp/tools/kofamkoala

msi_species信息获取代码
msigdbr::msigdbr_species()
如果没有就别设置这个了。

这里是示例代码：

data_i <- Create_DEGContainer(species = "pig",
                              dataType = "Counts",
                              idType = "SYMBOL",
                              expMatrix = row_counts,
                              groupInfo = group_list,
                              caseGroup = "NBW",
                              OrgDb="org.Ss.eg.db",
                              organism="ssc",
                              msi_species="Sus scrofa")

或者是其他自己注释的数据。
其中 GOTERM2GENE GOTERM2NAME KEGGTERM2GENE KEGGTERM2NAME 对应不同的注释数据。
如何整理这些数据，可以参考 工具-注释数据整理

这里是示例代码：

data_i <- Create_DEGContainer(expMatrix = row_counts,
                              groupInfo = group_list,
                              caseGroup = "C",
                              idType = "SYMBOL",
                              species = "unknow",
                              GOTERM2GENE = GO_anno,
                              GOTERM2NAME = GO_description,
                              KEGGTERM2GENE = KEGG_anno,
                              KEGGTERM2NAME = KEGG_description)

当然KEGG 和 GO 是独立的，也就意味着你可以只自定义其中一个
比如：

data_i <- Create_DEGContainer(expMatrix = row_counts,
                              groupInfo = group_list,
                              caseGroup = "C",
                              idType = "SYMBOL",
                              species = "pig",
                              GOTERM2GENE = GO_anno,
                              GOTERM2NAME = GO_description,
                              organism="ssc",
                              msi_species="Sus scrofa)

当然实在没有相关数据也没关系，直接 不设置 即可。