maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot（瀑布图）

  • 2019 年 10 月 4 日
  • 筆記

对于组学数据的分析和展示来说，maftools算是一个宝藏“R包”，可用于MAF格式的组学数据的汇总，分析和可视化展示。

随着癌症基因组学的进步, 突变注释格式 (MAF)被广泛用于存储检测到的somatic variants。The Cancer Genome Atlas 项目对30多种不同的癌症进行了测序，每种癌症类型的样本量超过200种。maftools-R包能够有效的汇总，分析和可视化MAF格式的文件。 maftools函数主要分为可视化和分析两个模块，其主要功能及简短的描述如下所示，使用时只需读取MAF文件然后将MAF对象传递给所需要的绘图或分析功能即可。 本次主要使用R-maftools包绘制组学突变结果（MAF）的oncoplot或者叫“瀑布图”。

这里还有一份R可视化学习报告，请查收：

R语言学习系列教程汇总

一、 载入R包，数据

1） 载入maftools包

if (!require("BiocManager"))      install.packages("BiocManager")  BiocManager::install("maftools")

2） 载入数据

通过read.maf函数读入MAF文件，将各种数据（组学基因突变，拷贝数变异，临床数据，表达数据等）汇总并将其存储为MAF对象（R语言学习 – 基础概念和矩阵操作）。

library(maftools)  #TCGA-LAML MAF file (gz)  laml.maf = system.file('extdata', 'tcga_laml.maf.gz', package = 'maftools')  #clinical information (optional)  laml.clin = system.file('extdata', 'tcga_laml_annot.tsv', package = 'maftools')    laml = read.maf(maf = laml.maf, clinicalData = laml.clin)

MAF对象中除了上面基因突变数据和对应的临床数据外，还可以加入拷贝数变异，表达数据等其他数据类型，后面需要的时候会添加。

二、 MAF对象汇总

1） 展示MAF重点变量的summary信息

#Shows sample summry.  getSampleSummary(laml)  #Shows gene summary.  getGeneSummary(laml)  #Shows all fields in MAF  getFields(laml)  #shows clinical data associated with samples  getClinicalData(laml)  #Writes maf summary to an output file with basename laml.  write.mafSummary(maf = laml, basename = 'laml')

上图为临床数据（getClinicalData）的summary结果，其余可自行输入查看结果。

2） 绘制MAF-summary图

使用 plotmafSummary 绘制 maf 文件的summary信息，如下：

#plotmafSummary  plotmafSummary(maf = laml, rmOutlier = TRUE, addStat = 'median', dashboard = TRUE, titvRaw = FALSE)

堆叠的 barplot展示maf 文件中每个样本中的变异数量，并添加中位线，以显示队列间的中位数变异数量。箱线图展示variant_Classification的变异类型。

三、 绘制oncoplot（瀑布）图

1. 绘制基础oncoplots（瀑布图）

oncoplots或者瀑布图可以很好的展示maf文件中的变异信息，侧面条形图和顶部条形图可分别由drawRowBar和drawColBar参数控制。

#展示top20的变异genes.  oncoplot(maf = laml, top = 20)

注：变异注释为Multi_Hit表示同一样本中突变多次的基因。

2. 更改变异类型的颜色

#此处使用RColorBrewer的颜色，当然也可以使用任意颜色  vc_cols = RColorBrewer::brewer.pal(n = 8, name = 'Paired')  names(vc_cols) = c(    'Frame_Shift_Del',    'Missense_Mutation',    'Nonsense_Mutation',    'Multi_Hit',    'Frame_Shift_Ins',    'In_Frame_Ins',    'Splice_Site',    'In_Frame_Del'  )  #查看变异类型对应的颜色  print(vc_cols)  #>   Frame_Shift_Del Missense_Mutation Nonsense_Mutation         Multi_Hit  #>         "#A6CEE3"         "#1F78B4"         "#B2DF8A"         "#33A02C"  #>   Frame_Shift_Ins      In_Frame_Ins       Splice_Site      In_Frame_Del  #>         "#FB9A99"         "#E31A1C"         "#FDBF6F"         "#FF7F00"    oncoplot(maf = laml, colors = vc_cols, top = 20)

3. 添加copy number 信息

可以使用两种方式向maf文件中添加SCNA信息

  • GISTIC result
  • Custom copy number table
3.1 GISTIC results

GISTIC会得到很多结果，此处只需要四个文件即可：all_lesions.conf_XX.txt, amp_genes.conf_XX.txt, del_genes.conf_XX.txt, scores.gistic：

#GISTIC results  all.lesions =    system.file("extdata", "all_lesions.conf_99.txt", package = "maftools")  amp.genes =    system.file("extdata", "amp_genes.conf_99.txt", package = "maftools")  del.genes =    system.file("extdata", "del_genes.conf_99.txt", package = "maftools")  scores.gis =    system.file("extdata", "scores.gistic", package = "maftools")    #Read GISTIC results along with MAF  laml.plus.gistic = read.maf(    maf = laml.maf,    gisticAllLesionsFile = all.lesions,    gisticAmpGenesFile = amp.genes,    gisticDelGenesFile = del.genes,    gisticScoresFile = scores.gis,    isTCGA = TRUE,    verbose = FALSE,    clinicalData = laml.clin  )  #绘制含有SCNA信息的oncolpot  oncoplot(maf = laml.plus.gistic, top = 20)
3.2 Custom copy-number table

可以自定义一个copy-number结果，例如，让我们在随机的 20 个样本中创建 DNMT3A 的假 SCNA变异。

set.seed(seed = 1234)  barcodes = as.character(getSampleSummary(x = laml)[,Tumor_Sample_Barcode])  #Random 20 samples  dummy.samples = sample(x = barcodes,                         size = 20,                         replace = FALSE)    #Genarate random CN status for above samples  cn.status = sample(    x = c('Amp', 'Del'),    size = length(dummy.samples),    replace = TRUE  )    custom.cn.data = data.frame(    Gene = "DNMT3A",    Sample_name = dummy.samples,    CN = cn.status,    stringsAsFactors = FALSE  )    head(custom.cn.data)  #>     Gene  Sample_name  CN  #> 1 DNMT3A TCGA-AB-2898 Amp  #> 2 DNMT3A TCGA-AB-2879 Amp  #> 3 DNMT3A TCGA-AB-2920 Del  #> 4 DNMT3A TCGA-AB-2866 Amp  #> 5 DNMT3A TCGA-AB-2892 Amp  #> 6 DNMT3A TCGA-AB-2863 Amp    #添加SCNA信息  laml.plus.cn = read.maf(maf = laml.maf,                          cnTable = custom.cn.data,                          verbose = FALSE)    oncoplot(maf = laml.plus.cn, top = 10)

4. 添加 significance values

输入data.frame格式的数据，包括gene and q值两列即可：

#MutSig results  laml.mutsig = system.file("extdata", "LAML_sig_genes.txt.gz", package = "maftools")    oncoplot(    maf = laml,    mutsig = laml.mutsig,    mutsigQval = 0.01,  )

5. 临床信息 annotations

1）使用存储在 clinical.data 中的变量进行注释

#使用FAB_classification注释  oncoplot(maf = laml, clinicalFeatures = 'FAB_classification')

2）临床信息注释的变量同样可以自定义颜色：

#更改FAB classification的颜色设置  fabcolors = RColorBrewer::brewer.pal(n = 8,name = 'Spectral')  #颜色和变量的种类要一样多  names(fabcolors) = c("M0", "M1", "M2", "M3", "M4", "M5", "M6", "M7")  fabcolors = list(FAB_classification = fabcolors)    oncoplot(    maf = laml,    clinicalFeatures = 'FAB_classification',    sortByAnnotation = TRUE,    annotationColor = fabcolors  )

3）注释多个临床数据

oncoplot(      maf = laml,      clinicalFeatures = c('FAB_classification','SEX','Overall_Survival_Status'),      annotationColor = fabcolors)

以上就是如何使用R-maftools包完成瀑布图绘制的简单介绍，然后基本上也就完成了文献的Fig1 ?。

开篇就说了maftools对于组学数据的分析和展示来说，算是一个宝藏“R包”，因此后续还会介绍其他的汇总，分析和可视化功能。

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