背景介绍
在生物信息学研究中，多组学数据整合是揭示复杂生物学问题的重要手段。基因表达数据和蛋白质表达数据是两种常见的组学数据类型，它们之间可能存在复杂的相互关系。为了帮助研究人员更直观地理解这些数据之间的关联性，我们可以开发一个简易的可视化工具，用于计算基因与蛋白质表达数据之间的相关性，并生成散点图和热图进行展示。
本项目使用Python语言，结合Pandas、Matplotlib和Seaborn等常用数据处理与可视化库，实现从数据读取、相关性计算到图形生成的完整流程。该工具适用于中等规模的数据集，能够在本地环境中独立运行，具有良好的学习价值和实用性。
思路分析
1. 输入数据格式
- 基因表达数据文件：
gene_expression.csv，包含样本名称和基因表达值。 - 蛋白质表达数据文件：
protein_expression.csv，包含样本名称和蛋白质表达值。
2. 数据处理流程
- 读取两个CSV文件。
- 确保两个数据集的样本列一致。
- 计算基因与蛋白质之间的相关性（如皮尔逊相关系数）。
- 生成散点图，展示基因与蛋白质表达量之间的相关性。
- 生成热图，展示不同样本中基因与蛋白质表达数据的相似性。
3. 技术选型
- Pandas：用于数据读取和处理。
- Matplotlib & Seaborn：用于数据可视化。
- SciPy：用于计算相关系数。
代码实现
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.stats import pearsonr
# 读取基因表达数据
gene_data = pd.read_csv('gene_expression.csv')
protein_data = pd.read_csv('protein_expression.csv')
# 确保样本列一致
common_samples = gene_data.columns.intersection(protein_data.columns)
gene_data = gene_data[common_samples]
protein_data = protein_data[common_samples]
# 选择一个基因和一个蛋白质进行分析（假设第一列是基因名，其余是样本）
gene_name = gene_data.columns[0]
protein_name = protein_data.columns[0]
# 提取基因和蛋白质的表达值
gene_expression = gene_data[gene_name]
protein_expression = protein_data[protein_name]
# 计算皮尔逊相关系数
corr, _ = pearsonr(gene_expression, protein_expression)
print(f"基因 '{gene_name}' 与蛋白质 '{protein_name}' 的皮尔逊相关系数为: {corr:.4f}")
# 生成散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(gene_expression, protein_expression, alpha=0.6)
plt.title(f"基因 '{gene_name}' 与蛋白质 '{protein_name}' 表达相关性")
plt.xlabel("基因表达量")
plt.ylabel("蛋白质表达量")
plt.grid(True)
plt.savefig('scatter_plot.png')
plt.show()
# 生成热图：计算所有样本中基因和蛋白质的表达相关性
# 构建一个包含两个变量的DataFrame
correlation_data = pd.DataFrame({
gene_name: gene_expression,
protein_name: protein_expression
})
# 计算相关性矩阵
correlation_matrix = correlation_data.corr()
# 生成热图
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0)
plt.title("基因与蛋白质表达相关性热图")
plt.savefig('heatmap.png')
plt.show()
代码说明：
pd.read_csv()用于读取CSV文件。common_samples用于确保两个数据集的样本列一致。pearsonr()用于计算皮尔逊相关系数，输出结果包括相关系数和p值。plt.scatter()生成散点图，展示基因与蛋白质表达量之间的关系。sns.heatmap()生成热图，展示不同样本中基因与蛋白质表达数据的相似性。
总结
本项目开发了一个基于Python的简易多组学数据整合可视化工具，能够读取基因和蛋白质表达数据，计算它们之间的相关性，并生成散点图和热图进行可视化。该工具不仅帮助研究人员快速发现基因与蛋白质之间的潜在联系，还为后续的生物学分析提供了直观的依据。
通过本项目，开发者可以学习到数据读取、处理、相关性计算和可视化的基本流程，同时也能掌握Pandas、Matplotlib和Seaborn等常用Python库的使用方法。该项目适合中级以下开发者在1~3天内完成，具有较高的学习价值和实用性。
运行环境要求：
– Python 3.x
– 安装依赖库：pandas, matplotlib, seaborn, scipy
运行方式：
将上述代码保存为 multi_omics_visualizer.py，并确保 gene_expression.csv 和 protein_expression.csv 文件在同一目录下，运行脚本即可生成可视化结果。