MA plotとは

MA plotは、一般的にはx軸を正規化した平均発現量、y軸を発現比とした散布図の一種で、主にRNA-seqやDNAマイクロアレイなどで得られた二群の遺伝子発現量を比較する際に用いられます。

数千、数万という遺伝子発現の変化を可視化することにより、重要な要素を特定する助けとなります。
例として、この図だと緑が統計的有意に発現量が増加した遺伝子で、赤が統計的有意に発現量が減少した遺伝子を示しています。

今回はこのMA plotをもっとカッコ良くしていこうと思います。
（pythonライブラリのbioinfokitのMA plot用データを使用）

完成図

実践

必要なライブラリのインポート

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
from adjustText import adjust_text
import random#これは必須でない
from bioinfokit import analys, visuz

次にデータを読み込む。

df = analys.get_data('ma').data
df.head()

出力

        GeneNames	   value1	 value2	    log2FC	   p-value
0	LOC_Os09g01000.1	8862	  32767	  -1.886539	 1.250000e-55
1	LOC_Os12g42876.1	1099	    117	   3.231611	 1.050000e-55
2	LOC_Os12g42884.2	 797	     88	   3.179004	 2.590000e-54
3	LOC_Os03g16920.1	 274	      7	   5.290677	 4.690000e-54
4	LOC_Os05g47540.4	 308	     18	   4.096862	 2.190000e-54

カラム名の名前を変更

df = df.rename(columns = {'p-value' : 'qvalue'})
df.head()

出力

        GeneNames	   value1	 value2	    log2FC	    qvalue
0	LOC_Os09g01000.1	8862	  32767	  -1.886539	 1.250000e-55
1	LOC_Os12g42876.1	1099	    117	   3.231611	 1.050000e-55
2	LOC_Os12g42884.2	 797	     88	   3.179004	 2.590000e-54
3	LOC_Os03g16920.1	 274	      7	   5.290677	 4.690000e-54
4	LOC_Os05g47540.4	 308	     18	   4.096862	 2.190000e-54

新たなカラムを作成し、元データに各遺伝子の産物をランダムに追加

biotype = ['protein-coding', 'miRNA', 'siRNA', 'piRNA']
df['biotype'] = [random.choice(biotype) for i in range(len(df))]

df.head()

出力

      GeneNames	       value1  value2	  log2FC	  qvalue	   biotype
0	LOC_Os09g01000.1	8862	32767	-1.886539	1.250000e-55	siRNA
1	LOC_Os12g42876.1	1099	  117	 3.231611	1.050000e-55	piRNA
2	LOC_Os12g42884.2	 797	   88	 3.179004	2.590000e-54	piRNA
3	LOC_Os03g16920.1	 274	    7	 5.290677	4.690000e-54	siRNA
4	LOC_Os05g47540.4	 308	   18	 4.096862	2.190000e-54	siRNA

次に、x軸用の値、平均発現量をbasemeanとして新たなカラムを作成する。

df['basemean'] = (np.log2(df['value1'] + 1) + np.log2(df['value2'] + 1)) / 2
df.head()

出力

       GeneNames	   value1   value2	  log2FC	   qvalue	   biotype	 basemean
0	LOC_Os09g01000.1	8862	32767	-1.886539	1.250000e-55	siRNA	14.056790
1	LOC_Os12g42876.1	1099	  117	 3.231611	1.050000e-55	piRNA	 8.492965
2	LOC_Os12g42884.2	 797	   88	 3.179004	2.590000e-54	piRNA	 8.057989
3	LOC_Os03g16920.1	 274	    7	 5.290677	4.690000e-54	siRNA	 5.551644
4	LOC_Os05g47540.4	 308	   18	 4.096862	2.190000e-54	siRNA	 6.259695

ここまでで元データに必要なデータの追加が終了。

ここからはMA plotを描くためのデータ整形・加工になります。

MA plotの色分けのために新たなカラムを作成し、遺伝子発現量の差が統計的に有意であるものとそうでないものを分ける。

# MA plot必要なカラムのみを残す
df = df[['GeneNames', 'log2FC', 'qvalue', 'biotype', 'basemean']]

# 配色用の新たな関数の作成
def dot_color(a):
    log2FC, qvalue = a
    if abs(log2FC) <= 1 or qvalue >= 0.05:
        return 'Not significant'#統計的に有意でないもの
    if log2FC > 1 and qvalue < 0.05:
        return 'Up'#有意に発現が上がったもの
    if log2FC < -1 and qvalue < 0.05:
        return 'Down'#有意に発現が下がったもの

# MA plotの配色用のカラムを作成
df['color'] = df[['log2FC', 'qvalue']].apply(dot_color, axis = 1)

df.head()

出力

       GeneNames	      log2FC	   qvalue	   biotype	 basemean  color
0	LOC_Os09g01000.1	-1.886539	1.250000e-55	siRNA	14.056790	Down
1	LOC_Os12g42876.1	 3.231611	1.050000e-55	piRNA	 8.492965	 Up
2	LOC_Os12g42884.2	 3.179004	2.590000e-54	piRNA	 8.057989	 Up
3	LOC_Os03g16920.1	 5.290677	4.690000e-54	siRNA	 5.551644	 Up
4	LOC_Os05g47540.4	 4.096862	2.190000e-54	siRNA	 6.259695	 Up

これでデータフレームの完成。
実際に使用してMA plotを描画してみる。

plt.figure(figsize = (12,10)) #サイズの指定

ax = sns.scatterplot(data = df, x = 'basemean', y = 'log2FC',
                    hue = 'color', hue_order = ['Not significant', 'Up', 'Down'],
                    palette = ['dimgrey', 'firebrick', 'darkslateblue'],
                    style = 'biotype', style_order = ['protein-coding', 'miRNA', 'siRNA','piRNA'],
                    markers = ['o', 's', '^', 'X'], s = 100)

# 統計的に有意な範囲を点線で区切る
ax.axhline(1, zorder = 0, c = 'k', lw = 2, ls = '--')
ax.axhline(-1, zorder = 0, c = 'k', lw = 2, ls = '--')

# 一定以上の統計的有意性を持つもののにannotationとして遺伝子名を表示させる
texts = []
for i in range(len(df)):
    if df.iloc[i].basemean > 3.5 and abs(df.iloc[i].log2FC) > 4:
        texts.append(plt.text(x = df.iloc[i].basemean, y = df.iloc[i].log2FC, s = df.iloc[i].GeneNames,
                             fontsize = 12, weight = 'bold'))
adjust_text(texts, arrowprops = dict(arrowstyle = '-', color = 'k'))

# 凡例の作成
plt.legend(loc = 1, bbox_to_anchor = (1.2,1), frameon = False, prop = {'weight':'bold'})

# 下と左の囲いを太くする
for axis in ['bottom', 'left']:
    ax.spines[axis].set_linewidth(2)

# 上と右の囲いを消す    
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

ax.tick_params(width = 2)
plt.xticks(size = 12, weight = 'bold')
plt.yticks(size = 12, weight = 'bold')
plt.xlabel("$log_{2}$ average", size = 15)
plt.ylabel("$log_{2}$ fold change", size = 15)

# グラフの保存
plt.savefig('Qiita_maplot_test.png', dpi = 300, bbox_inches = 'tight')

plt.show()

出力

出来上がり！

どうでしょう...
少しごちゃごちゃしているような気もしますが、dotの形を新たな変数として設けたことで、個々の遺伝子の産物の種類までがわかるようになりました！

ちなみに、シンプルなMA plotでよければ、pythonライブラリのbioinfokitを使った方がもっと楽に作れます笑
なのでこのMA plotはカスタマイズ性とロマン重視になります笑

めちゃくちゃかっこいいMA plotを作りたい！

MA plotとは

実践