SummarizedExperiment for Coordinating Experimental Assays, Samples, andRegions of Interest

http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/SummarizedExperiment/inst/doc/SummarizedExperiment.html

我们经常操作的表，列为samples，行为observation，另外附带有meta-data 用于描述行或者列的信息，SummarizedExperiment提供一种方法：操作meta-data的同时也对assay进行了相应的操作。

第一部分：挖掘se

library(SummarizedExperiment)

data(airway, package="airway")

se <- airway

se

## class: RangedSummarizedExperiment ## dim: 64102 8 ## metadata(1): ''## assays(1): counts## rownames(64102): ENSG00000000003 ENSG00000000005 ... LRG_98 LRG_99## rowData names(0):## colnames(8): SRR1039508 SRR1039509 ... SRR1039520 SRR1039521## colData names(9): SampleName cell ... Sample BioSample

前面的是方法！

调用表达数据：

assays(se)$counts

调看samples数据：

colData（se）

调看基因feature信息

rowRanges(se)

rowData（se）

subset:

se[,se$dex==”trt”]

meta-data:

metadata(se)

第二部分：构建自己se

nrows<-200ncols<-6#assayscounts<-matrix(runif(nrows*ncols, 1, 1e4), nrows)#row features informationrowRanges<-GRanges(rep(c("chr1", "chr2"), c(50, 150)),                     IRanges(floor(runif(200, 1e5, 1e6)), width=100),                     strand=sample(c("+", "-"), 200, TRUE),                     feature_id=sprintf("ID%03d", 1:200))#sample informationcolData<-DataFrame(Treatment=rep(c("ChIP", "Input"), 3),                     row.names=LETTERS[1:6])#combine togetherSummarizedExperiment(assays=list(counts=counts),                     rowRanges=rowRanges, colData=colData)

#subsetting

# subset the first five transcripts and first three samplesse[1:5, 1:3]

• $ operates on     colData() columns, for easy sample extraction.

se[, se$cell == "N61311"]

assay不同于assays

# Subset for only rows which are in the interval 100,000to 110,000 of

# chromosome 1

依据row feature进行筛选

roi <- GRanges(seqnames="1", ranges=100000:1100000)

subsetByOverlaps(se, roi)

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