Bioconductor در R چیست؟

• Bioconductor یک پروژه نرم افزاری منبع باز و باز است. ابزارها، بسته ها و منابعی را برای تجزیه و تحلیل و درک داده های ژنومی فراهم می کند.

• بر تجزیه و تحلیل آماری و تفسیر داده‌های بیولوژیکی با کارایی بالا تمرکز دارد.

• این بسته ها شامل پیش پردازش، کنترل کیفیت، عادی سازی، تجزیه و تحلیل بیان دیفرانسیل، تجزیه و تحلیل مسیر، حاشیه نویسی ژنومی، تجسم و یادگیری ماشینی است.

Bioconductor همکاری و مشارکت جامعه را با محققان و توسعه دهندگانی که فعالانه در توسعه و نگهداری بسته ها مشارکت می کنند، ترویج می کند.

• با فراهم کردن بستری برای به اشتراک گذاری و توزیع گردش کار تجزیه و تحلیل، مجموعه داده ها و روش ها، بر تحقیقات تکرارپذیر تأکید می کند.

• این متادیتای بیولوژیکی مهم را در بر می گیرد و از توسعه نرم افزار مقیاس پذیر پشتیبانی می کند.

• این پروژه اکتشاف و تفسیر مجموعه داده‌های پیچیده ژنومی را تسهیل می‌کند و محققان را قادر می‌سازد تا بینش‌های معناداری را از داده‌های خود استخراج کنند.

چگونه Bioconductor را نصب کنیم؟

1) Install R زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای Bioconductor
2) برای نصب بسته های هسته، عبارت زیر را در پنجره دستور R تایپ کنید

if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install()

3) نسخه Bioconductor را بررسی کنید

version()

4) استفاده کنید BiocManager::install() برای نصب بسته های خاص به عنوان مثال

BiocManager::install("limma")
BiocManager::install(c("GenomicFeatures", "AnnotationDbi"))

5) بارگذاری کتابخانه ها با استفاده از library()

Library(limma)
Library(GenomicFeatures)
Library(AnnotationDbi)

6) اطلاعات مربوط به جلسه R فعلی را نمایش دهید

sessionInfo()

هنگام انجام تجزیه و تحلیل داده ها، مهم است که نسخه های نرم افزار و بسته های مورد استفاده را مستند کنید تا اطمینان حاصل شود که تجزیه و تحلیل می تواند در آینده بازتولید شود. شامل sessionInfo() در کد خود می توانید به راحتی اطلاعات مربوط به نسخه های R و بسته های مورد استفاده در زمان تجزیه و تحلیل را بازیابی کنید.

7) به روز رسانی بسته را بررسی کنید

valid()

Bioconductor VS Bioperl

زبان برنامه نویسی:

• Bioconductor اساساً بر اساس زبان برنامه نویسی R است. مجموعه ای از بسته های R را ارائه می دهد که به طور خاص برای تجزیه و تحلیل و درک داده های ژنومی طراحی شده اند.

• از طرف دیگر، Bioperl به زبان Perl نوشته شده است که یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است. مجموعه ای جامع از ماژول های Perl برای وظایف بیوانفورماتیک ارائه می دهد. (کاهش مصرف)

دامنه و تمرکز:

• Bioconductor بر تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی با کارایی بالا، مانند بیان ژن، توالی‌یابی DNA و داده‌های ریزآرایه متمرکز است. طیف گسترده ای از بسته ها را برای تجزیه و تحلیل آماری، تجسم و حاشیه نویسی داده های ژنومی فراهم می کند.

• Bioperl طیف وسیع تری از وظایف بیوانفورماتیک، از جمله تجزیه و تحلیل توالی، زیست شناسی مولکولی، و زیست شناسی محاسباتی را پوشش می دهد. ماژول هایی برای تجزیه، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده های توالی بیولوژیکی و همچنین ابزارهایی برای دسترسی و یکپارچه سازی پایگاه داده ارائه می دهد.

راحتی در استفاده:

• Bioconductor به دلیل رابط کاربر پسند و مستندات گسترده اش شناخته شده است، که آن را برای بیوانفورماتیکان و زیست شناسان با تجربه برنامه نویسی محدود قابل دسترسی می کند. بسته ها به گونه ای طراحی شده اند که به خوبی با یکدیگر کار کنند و به کاربران امکان می دهند به راحتی چندین تجزیه و تحلیل را ترکیب کنند.

• Bioperl یک جعبه ابزار قدرتمند است اما به دلیل زبان برنامه نویسی Perl می تواند برای مبتدیان چالش برانگیزتر باشد. برای استفاده مؤثر و گسترش جعبه ابزار، به سطح معینی از مهارت برنامه نویسی نیاز دارد. (می تواند سخت تر باشد)

ادغام با سایر ابزارها:

• Bioconductor کاملاً با R یکپارچه شده است و از اکوسیستم گسترده بسته های آماری و دستکاری داده ها استفاده می کند. همچنین به خوبی با سایر ابزارها و منابع بیوانفورماتیک، مانند پایگاه های داده NCBI و مرورگرهای ژنوم محبوب، ادغام می شود.

• Bioperl رابط‌هایی را برای ابزارها و پایگاه‌های مختلف خارجی فراهم می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا به طور یکپارچه با منابع خارجی تعامل داشته باشند. دارای پشتیبانی داخلی از فرمت های فایل رایج است و می تواند به راحتی در خطوط لوله بیوانفورماتیک ادغام شود.

بسته های اصلی زیست رسانا

1. DESeq2: ابزاری برای تجزیه و تحلیل داده های RNA-Seq، DESeq2 از یک مدل دوجمله ای منفی برای توضیح تنوع استفاده می کند و تغییرات بیانی قابل توجهی را بین شرایط شناسایی می کند.

2. limma: بسته ای برای تجزیه و تحلیل داده های ریزآرایه، limma از مدل سازی خطی و روش های تجربی بیز برای تشخیص ژن هایی با تفاوت های بیانی قابل توجه بین گروه ها استفاده می کند.

3. ShortRead: به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده های توالی خواندن کوتاه طراحی شده است، ShortRead عملکردهایی را برای کنترل کیفیت، هم ترازی، شمارش خواندن، فراخوانی انواع و سایر تجزیه و تحلیل های خاص NGS در چارچوب Bioconductor ارائه می دهد.

4. edgeR: بسته دیگری برای تجزیه و تحلیل RNA-Seq، edgeR از یک رویکرد توزیع دوجمله ای منفی برای تجزیه و تحلیل بیان ژن دیفرانسیل، از جمله نرمال سازی، تخمین پراکندگی، و شناسایی ژن های بیان شده متفاوت استفاده می کند.

5. Genomic Ranges: این بسته به طور موثر فواصل ژنومی را دستکاری، حاشیه نویسی و تجزیه و تحلیل می کند و عملیات هایی مانند تشخیص همپوشانی، زیرمجموعه، ادغام و تجسم مناطق ژنومی را ارائه می دهد.

6. GenomicFeatures: GenomicFeatures که برای داده های حاشیه نویسی ژنومی طراحی شده است، استخراج، دستکاری و تجسم ویژگی های ژنومی مانند ژن ها، رونوشت ها، اگزون ها و پروموترها را تسهیل می کند.

مثال استفاده از مجموعه داده های ویروس زیکا

Zika_Virus_Dataset_from_Datacamp

• این کد ساده ای است که از بسته Biostrings استفاده می کند که بخشی از پروژه Bioconductor است.

# Install and load the Biostrings package

library(Biostrings)

# Provide the path to the file
file_path <- "F:\\zika.txt"

# Read the file
zika_sequence <- readDNAStringSet(file_path)

# Check the length of the sequence
sequence_length <- width(zika_sequence)
cat("Sequence Length:", sequence_length, "\n")

#--- output --- : Sequence Length: 10794

# Retrieve the first 50 characters of the sequence (if available)
if (sequence_length >= 50) {
  first_50_chars <- as.character(zika_sequence)[1:50]
  cat("First 50 Characters:", first_50_chars, "\n")
} else if (sequence_length > 0) {
  first_50_chars <- as.character(zika_sequence)[1:sequence_length]
  cat("First", sequence_length, "Characters:", first_50_chars, "\n")
} else {
  cat("No sequence data available.\n")
}

#--- output --- : First 50 Characters:AGTTGTTGATCTGTGTGAGTCAGACTGCGACA----

# Count the number of occurrences of a specific subsequence
subsequence <- DNAString("AGTT")
subsequence_count <- vcountPattern(subsequence, zika_sequence)
cat("Subsequence Count:", subsequence_count, "\n")

#--- output --- : Subsequence Count: 34

# DNA single string
dna_seq <- DNAString("ATGATCTCGTAA")
print("DNA sequence:")
print(dna_seq)

"""
--- output --- :
DNA sequence:
12-letter DNAString object
seq: ATGATCTCGTAA
"""
# Transcription DNA to RNA string
rna_seq <- RNAString(dna_seq)
print("RNA sequence:")
print(rna_seq)

"""
--- output --- :
RNA sequence:
12-letter RNAString object
seq: AUGAUCUCGUAA
"""

# Translation RNA to amino acids
print("Translation RNA to amino acids:")
aa_seq <- translate(rna_seq)
print(aa_seq)

"""
--- output --- :
Translation RNA to amino acids:
4-letter AAString object
seq: MIS*
"""

# Shortcut translate DNA to amino acids
print("Shortcut translate DNA to amino acids:")
aa_seq_shortcut <- translate(dna_seq)
print(aa_seq_shortcut)

"""
--- output --- : 
Shortcut translate DNA to amino acids:
4-letter AAString object
seq: MIS*
"""

# Read the dataset from the file
dataset <- readLines(file_path)
# Combine the lines into a single string
dataset <- paste(dataset, collapse = "")
# Define the pattern
pattern <- "GGG"

# Calculate the frequency of the pattern within the dataset
pattern_count <- sum(gregexpr(pattern, dataset, fixed = TRUE)[[1]] > 0)
# Print the pattern count
print(pattern_count)

#--- output --- : 171

در نتیجه، Bioconductor یک پروژه نرم افزاری قدرتمند و پرکاربرد در R است که مجموعه ای جامع از بسته ها و منابع را برای تجزیه و تحلیل داده های ژنومی ارائه می دهد. طیف وسیعی از ابزارها و الگوریتم ها را برای کارهایی مانند کنترل کیفیت، پیش پردازش، تجزیه و تحلیل بیان دیفرانسیل، تحلیل مسیر و تجسم ارائه می دهد. Bioconductor به دلیل اکوسیستم بسته گسترده خود، با عملکردهای تخصصی که حوزه های مختلف ژنومیک را پوشش می دهد، متمایز است.