R语言怎么绘制MA图

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MA plot即M-versus-A plot，在芯片数据处理出现之前也称为Bland-Altman plot，是由发明者名字命名的，而MA plot是对M与A作图而得名，M是minus的缩写，代表两个值之差，A是add的缩写，代表两个值之和。有研究者也把MA plot称为Ratio-Intensity (RI) plots，同时MA也正好是micro-array的简写。

MA图简介

MA图主要应用在基因组数据可视化方面，实现数据分布情况的展示。早期主要应用于DNA芯片数据，现在常用于高通量测序数据中基因差异表达分析结果的展示。

M一般做Y轴，A一般做X轴。

M常对应差异表达分析获得的差异对比组之间基因表达变化log2FC。

A可以利用差异对比组的FPKM进行计算，以R和G来表示差异对比组的话，可以取R组基因的平均FPKM和G组基因的平均FPKM进行计算。

MA图绘制

首先准备数据：

第一列为基因ID，*_FPKM为样品FPKM值（列名必须包含"FPKM"），第四列为FDR，第五列为log2FC，第六列为基因上下调信息。

然后，我们使用R语言来绘制MA图，代码如下：

### load libraryrequire(ggplot2)library(RColorBrewer)library(getopt)mycol<-brewer.pal(9, "Set1")# load libraryargs <-commandArgs(TRUE)# check args lengthif( length(args) != 2 ) {    print(args)    usage()    stop("the length of args != 6")}plot_MA <- function(log10exp=NULL, log2FC=NULL, FDR=NULL, Significant=NULL,        xlab="log10(FPKM)", ylab="log2(FC)", main="MA plot") {    # check args    # check null    if( is.null(log2FC) ) stop("log2FC is NULL")    if( is.null(FDR) ) stop("FDR is NULL")    if( is.null(Significant) ) stop("Significant is NULL")    # check length    len <- c(length(log10exp), length(log2FC), length(FDR))    if( len[1] != len[2] )         stop(paste("length(log10exp) != length(log2FC): ", len[1], " != ", len[2], sep=""))    if( len[2] != len[3] )         stop(paste("length(log2FC) != length(FDR): ", len[2], " != ", len[3], sep=""))    if( len[1] == 0 ) stop("length(log2FC) == 0")    # plot    Significant<-factor(Significant,levels=c("up","down","normal"))    p <- qplot(log10exp, log2FC, xlab=xlab, ylab=ylab, main=main, size=I(0.7), colour=Significant)    p <- p+ scale_color_manual(values = c("up"=mycol[1],"normal"=mycol[2],"down"=mycol[3]))    p<-p+theme_bw()+ theme(              panel.grid=element_blank(),             axis.text.x=element_text(colour="black"),            axis.text.y=element_text(colour="black"),            panel.border=element_rect(colour = "black"),            legend.key = element_blank(),            legend.title = element_blank())    # return    return(p)}ori_data <- read.delim(args[1], row.names = 1, header=TRUE,check.names =F)colnames(ori_data)<-read.delim(args[1], row.names = 1, header=F,check.names =F,stringsAsFactors=F,nrows=1)f <- grepl("FPKM",colnames(ori_data))print(f)fpkm <- ori_data[ , f] log2FC <- ori_data[ , "log2FC"] FDR <- ori_data[ ,"FDR"] significant <- ori_data[ , "regulated"] significant<-as.factor(significant)print(" MA plot")# MA plotma <- plot_MA(log10exp=log10(rowMeans(fpkm)), log2FC=log2FC, FDR=FDR, Significant=significant )png(filename=paste(args[2],".png",sep=""), height = 3000, width = 3000, res = 500, units = "px")print(ma)dev.off()pdf(file=paste(args[2],".pdf",sep=""), height = 15, width = 15)print(ma)dev.off()

脚本运行命令：

Rscript plot_MA.R  ref_trans_full_table.xls  MA

其中ref_trans_full_table.xls是输入文件，MA是输出图片的名称前缀。

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