1写在前面
医院天天叫我们填问卷，我真是不能理解。🫠
动不动就问我们对医院的福利满意吗，对自己的收入满意吗，觉不觉得工作负荷太重了？？？🙂
我们满不满意，觉不觉得累，医院心里没点数吗！？~~~🤒
不能再说了，再说我的号就要被河蟹掉了。🥸
今天的教程是相对比较基础的了，分享一下我处理Expression matrix时经常遇到的一个小问题，就是重复基因名或者探针名的问题。🤪
这个问题的处理起来也简单也复杂，你可以随机取一个，可以都去掉，可以取最大值，可以取均值，仁者见仁，智者见智吧。🧐
接着是今天的正文，盘点一下我个人常用的几种处理重复基因的方法！~🥳
2用到的包
rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(limma)
library(IOBR)
3示例数据
今天是随机生成的数据，20个样本，30个基因。🙃
set.seed(123456)
exprSet <- matrix(runif(600, 1, 10), ncol= 20)
colnames(exprSet) <- paste0("Sample",1:20)
genes <- paste0("Gene", sample(LETTERS, 30, replace=T))
exprSet <- data.frame(genes,exprSet)
DT::datatable(exprSet)
看一下有几个重复的基因吧，10个。😘
table(duplicated(exprSet$genes))
4方法一（取高值）
这里需要注意一下哦，对于相同的基因，应该挑选行平均值大的一整行，而不应该打乱。🥳
index <- order(rowMeans(exprSet[,-1]),decreasing = T)
exprSet_ordered <- exprSet[index,]
keep <- !duplicated(exprSet_ordered$genes)
exprSet_max <- exprSet_ordered[keep,]
DT::datatable(exprSet_max)
再看一下重复的基因去掉了没有，好的，任务完成。😙
table(duplicated(exprSet_max$genes))
5方法二（取均值）
5.1 aggregate函数法
exprSet_mean <- aggregate(.~genes, mean, data = exprSet)
DT::datatable(exprSet_mean)
table(duplicated(exprSet_mean$genes))
5.2 avereps函数法
exprSet_avereps <- avereps(exprSet,ID = exprSet$genes) %>%
as.data.frame()
DT::datatable(exprSet_avereps)
table(duplicated(exprSet_avereps$genes))
6方法三（IOBR包）
最后介绍一下IOBR包的remove_duplicate_genes()函数，非常好用！~🤓
虽然这里method写的是mean，但实际上是挑选了平均值最大的一行，我个人也是比较喜欢这种方法。🤨
exprSet_IOBR_mean <- remove_duplicate_genes(exprSet, column_of_symbol = "genes", method = "mean")
DT::datatable(exprSet_IOBR_mean)
table(duplicated(rownames(exprSet_IOBR_mean)))
点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰
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