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生物信息学技能面试题(第4题)-多个同样的行列式文件合并起来

2017-02-18 Jimmy 生信技能树

相信用过htseq-count的朋友都知道,它是分开对每个样本计算所有的基因表达量,所以会生成一个个独立的文件,我用perl脚本模仿它的结果如下:

$ head a.txt
gene_1  178
gene_2  692
gene_3  486
gene_4  666
gene_5  395
gene_6  48
gene_7  926
gene_8  733
gene_9  660
gene_10 578


第一列是基因,第二列是该基因的counts值,共有a~z这26个样本的counts文件,需要合并成一个大的行列式,这样才能导入到R里面做差异分析,如果手工用excel表格做,当然是可以的,但是太麻烦,如果有500个样本,正常人都不会去手工做了,需要编程。

生成测试文件的代码如下:

#首先新建文件tmp.sh 输入这个代码:
perl -le '{print "gene_$_\t".int(rand(1000)) foreach 1..99}'
## 然后用perl脚本调用这个tmp.sh文件:
perl -e 'system(" bash tmp.sh >$_.txt") foreach a..z'
##这样就生成了a~z这26个样本的counts文件

用shell或者perl或者python,设置R语言都可以做,但是各有优缺点,而且如果每个样本的基因顺序并不一致,这时候你应该怎么做呢?

实际需求如下: 里面有56个文件(),需要合并成一个表达矩阵,来根据cell-line的不同,分组做差异分析。
paper是: 

输出的表达矩阵,如下所示:

请务必做出此题,很重要!


先给一下shell结合R语言的做法:

## 首先在GSE48213_RAW目录里面生成tmp.txt文件
awk '{print FILENAME"\t"$0}' * |grep -v EnsEMBL_Gene_ID >tmp.txt
## 然后把tmp.txt导入R语言里面用reshape2处理即可!
setwd('tmp/GSE48213_RAW/')
a=read.table('tmp.txt',sep = '\t',stringsAsFactors = F)
library(reshape2)
fpkm <- dcast(a,formula = V2~V1)




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