处理ENCORI预测的miRNA-circRNA结果

前面给大家详细的介绍过ENCORI这个数据库,相信很多小伙伴也已经使用过这个工具了

RNA相互作用神器——ENCORI

☞starbase(ENCORI)数据库介绍(一)

R批量预测miRNA和靶基因之间的调控关系-ENCORI篇

☞零代码生存曲线—ENCORI篇

☞miRNA数据库简介及miRNA靶基因批量预测

最近有小伙伴反映,使用这个数据库预测的miRNA-circRNA调控关系的结果中geneName这一列有些显示的是标准的circRNA的ID号,但是大多数显示的都是基因名字。怎么样才能让这一列全部显示circRNA的ID号呢?

前面我们也给大家讲解过怎么样用代码批量下载miRNA靶基因的结果

☞R下载合并ENCORI miRNA靶基因数据

用代码下载下来的结果,你会发现跟直接从网页上下载的结果不太一样,似乎多了一列circID,而这一列正式我们需要的circID,里面全部是标准的circRNA的ID号。

但是这里又有一个问题,一个miRNA可以同时靶向多个circRNA,所以有些行里面会出现多个circRNA ID,用逗号隔开。这种格式是没办法直接作为cytoscape的输入文件的。前面给大家介绍过

cytoscape构建ceRNA网络的输入文件如何制作

我们知道如果要构建ceRNA网络,cytoscape的边的文件格式必须是下面这种,一对一的关系,而不能是一对多的关系

那么接下来小编就来教大家把一对多转换成一对一的关系

#读入miRNA靶基因预测結果,跳过前四行
a=read.table("ENCORI_hg19_miRNATarget_hsa-miR-25-3p_all_all.txt",sep="\t",stringsAsFactors = F,skip=4)
#提取第二列miRNAname和第五列circID,
b=a[,c(2,5)]
#给b添加列名
names(b)=c("mir","circ")
#将circID列,按照,拆分开,然后强制转换成向量
circs=unlist(strsplit(b$circ,","))
#构建miRNA-circRNA一对一的关系,mir都是相同的hsa-miR-25-3p,长度跟circ向量的长度一样
#第一列为miRNA名字,第二列为circRNA的名字
result=data.frame(mir=rep(unique(b$mir),length(circs)),circ=circs)
#去除一下冗余
result_rmdp=unique(result)
#保存結果到miRNA_circ.txt中
write.table(file="miRNA_circ.txt",result_rmdp,quote=F,row.names = F,sep="\t")

最后我们得到的结果是这样的

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,793评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,567评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,342评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,825评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,814评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,680评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,033评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,687评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,175评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,668评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,775评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,419评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,020评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,978评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,206评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,092评论 2 351
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,510评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容