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Seminario Online de R “WebinR-2”

Descripción

En esta sesión haremos algunos ejercicios prácticos sobre lo revisado durante la sesión de presentación, usando RStudio (opcionalmente, R en terminal)

Requisitos

Para poder realizar este ejercicio, necesitaremos:

  1. Datos de Ejemplo:
    • Puedes usar tus propios datos siguiente algunas recomendaciones de este tutorial
    • O puedes usar los datos de asignación taxonómica transformados a formato BIOM
    • O puedes descargalos desde asignacion_taxonomica.tsv
  2. Sofware Recomendable para esta sesión:
    • Terminal (Mac o Linux)
    • RStudio (Windows)

Carga de datos y manejo básico

Definición del nombre de archivo

No olvides también indicar la ruta completa de tu sistema de archivos

    input = "asignacion_taxonomica.tsv"

Este será el dataframe principal que usaremos en el ejercicio

    dat = read.table(input,sep="\t",header=T)

Exploración de la estructura del dataframe

Nombres de las columnas del DF

    colnames(dat)

Dimensiones (número de filas y columnas)

    dim(dat)

Revisión de la estructura de objeto

    str(dat)

Visualización de primeros elementos del objeto

head(dat)

Definición de Funciones Personalizadas

Aquí crearemos una función que nos ayudará a separar valores de un string de taxonomía

    transform_taxonomy <- function(x){
        tax = x$taxonomy %>% str_split(pattern=";",n=6,simplify=TRUE)
        colnames(tax) = c("kingdom","phylum","class","order","family","genus")
        out = cbind(x,tax)
        return(out)
    }

Para usar la función, debemos ejecutarla como

    comp = transform_taxonomy(dat)

Probaremos cómo resulta esta función y si puede ser utilizada en más casos

Análisis de Datos

Reemplazo de valores nulos

    comp = replace(comp,is.na(comp),0)

Revisión de columnas género, familia, orden, clase

comp$class %>% unique()
comp$order %>% unique()
comp$family %>% unique()
comp$genus %>% unique()

Conteo de cada nivel taxonómico

comp %>% count(order)

Transformando a data.frame

comp %>% count(order) %>% as.data.frame()

Ordenando numéricamente

comp %>% count(order) %>% as.data.frame() %>% arrange(n)

Orden descendiente

comp %>% count(order) %>% as.data.frame() %>% arrange(desc(n))

Guardando en un objeto nuevo

comp %>% count(order) %>% as.data.frame() %>% arrange(desc(n)) -> tax_order_resume

Filtro

Crearemos una tabla de resumen en nivel de familia

comp %>% count(family) %>% as.data.frame() %>% arrange(desc(n)) -> tax_family_resume

Filtrar por valores que no serán informativos (a la tabla comp)

comp %>% filter(family!="Other")

comp %>% filter(family!="Other") %>% filter(family!="f__unidentified") -> comp

Agrupación

comp %>% group_by(family) %>% summarise(sum=sum(sample_1,sample_2,sample_3))