実習の手順(161011)

★ 本日の手順の概要

クラスター解析する 階層クラスタリングする ヒートマップを作成する

★ クラスター解析する

注目遺伝子の行番号を調べる 遺伝子発現データセットをエクセルで開く。 データセットのシート上で、Ctrl+Fを押す。 注目した遺伝子の IDを入力して検索し、何番目のデータか覚える。

例えば「AT1G56650」は 3957行目なので、データの順番では 3956番目（1行目は列ラベル：実験 ID）。

遺伝子発現データのテキストファイルをデスクトップに置く。 拡張子が「.txt」のファイルを置く。

注意：解凍した場合、フォルダの中にテキストファイルができている場合がある。

階層クラスタリングする Rを起動する。 データセットをRに入力する。

「atgenx <- read.table (file="C:/Users/tyo23047/Desktop/atgenx4biostat16.txt",header=TRUE,row.names=1,sep="\t")」 「tyo23047」の部分は自分のアカウント番号に変える。 「\t」の部分はR上では「＼（バックスラッシュ）t」となる。

データが無事に入力されたことを確認する。 「atgenx[1:10,1:6]」

上から 10遺伝子、左から 6実験分を表示する。 データの一部を取り出して変数（電卓のメモリ機能）に入力する

「x <- atgenx[3946:3966,1:237]」 注目遺伝子の±10遺伝子の範囲を選ぶ。 注目遺伝子のデータの順番が 3956番目の場合、3946～

3966。 階層クラスタリングのために遺伝子間の距離を計算する。

「d <- dist(x)」

この値が小さいほど遺伝子間は似ていることになる（距離が近い）。

「dist」は distanceの略。 階層クラスタリングを実行する。

「h <- hclust(d)」 このコマンドでは実行しただけでグラフ化まではしない。 「hierarchical clustering」の略。

階層クラスタリングの結果をグラフ化する。 「plot(h,hang=-1)」

括弧中の一つ目はクラスタリングの結果の変数。 括弧中の二つ目は階層クラスターの形。

ヒートマップを作成する 「y <- t(x)」

縦横を逆にする（これをしないとヒートマップが書けない、原因不明）。

「hm <- heatmap(y,col=rev(heat.colors(256)))」 括弧の中身

一つ目：取り出したデータ 二つ目：色の設定（省略可） 発現量が大きくなるにつれ、黄色から赤に変わる。

グラフのウインドウの「ファイル」→「別名で保存」→Pngと進み、PNG画像をデスクトップに保存する。

階層クラスタリングとヒートマップの結果から、今回選んだ実験条件について、注目遺伝子と発現傾向が似ている遺伝子を調べる。

★ Rの操作上の注意事項 「>」の表示に戻れないとき

「ESC」キーを押すと戻れる。 「+」が表示されるとき

「)」（丸括弧閉じる）を入力すると、「>」に戻れる。 場合によっては何回か入力する必要がある。