スキップしてメイン コンテンツに移動

R + Rapache + brew + ggplot2 + RSQLite で作る遺伝子発現データベース

さて、新しいおもちゃを手に入れたら、遺伝子発現データベースを作ってみるというのは定石(主に俺の)なので、作ってみました。

SQLite に発現データをつっこんだデータを RSQLite で取り出して、ggplot2 でプロットし、brew でHTMLを出力しています。

Amazon EC2 上で動作しています。ggplot2 の描写が遅いため、かなりもっさりしていますねー。Amazon EC2 Small Instance は Xeon 1.0-1.2 GHz, 1.7 GB memory 相当らしいです。ggplot2 で画像を on the fly 生成するのは現実的ではなさそうですね。plot() などを使うか、Google Chart API を使うのが現実的かもしれません。また、時間があるときに、plotrix などほかのライブラリと速度の比較をしてみたいです。

Simple Gene Expression Database (R + Rapache + Brew + RSQLite + ggplot2 on Amaozn EC2)

なんだか、Brew, Rapache のなかのひとに褒められた ...///

ちなみに、Amazon EC2 で一日 Ubuntu を動かしていると、このぐらいの料金になりました。


そのうち github にコードをアップしておきたいと思います。

参考:
Ruby on Rails + Gruffを使って、11分で作る遺伝子発現データベース
Google App EngineとChart APIを使って簡単な遺伝子発現データベースを作ってみた

コメント

  1. [...] App EngineとChart APIを使って簡単な遺伝子発現データベースを作ってみた R + Rapache + brew + ggplot2 + RSQLite で作る遺伝子発現データベース ← Google Chart [...]

    返信削除

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ

FASTQ/A file からシーケンスアダプター配列やプライマー配列を除くためのプログラムをまとめてみる。 まず、配列の除去には大別して2つの方向性がある。ひとつは、アダプター配列を含む「リード」を除いてしまう方法。もうひとつは除きたい配列をリードからトリムする方法である。後者のほうが有効リードが増えるメリットが、綺麗に除ききれない場合は、ゲノムへのマップ率が下がる。 気をつける点としては、アダプター/プライマーの reverse complement を検索するかどうか。paired end の際には大事になる。クオリティでトリムできるものや、Paired-end を考慮するものなどもある。アダプター/プライマー配列の文字列を引数として直接入力するものと、multi fasta 形式で指定できるももある。 From Evernote: シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ TagDust http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/nexalign-1.3.5.tgz http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/21/2839.full インストール: curl -O http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/tagdust.tgztar zxvf tagdust.tgz cd tagdust/ make sudo make install rehash 使いかた: tagdust adapter.fasta input.fastq -fdr 0.05 -o output.clean.fastq -a output.artifactual.fastq 解説: 入出力形式は fastq/a が使える。リード全体を除く。速い。アダプター配列を fasta 形式で入力できるのが地味に便利で、これに対応しているものがなかなかない。Muth–Manber algorithm (Approximate multiple

DNAを増幅するサーマルサイクラーを自作してみたよ

DNAをPCR法で増幅するために必要なサーマルサイクラーを自作してみました。自作と言っても、いわゆる、PCの自作と同じでパーツを組み立てていく感じです。購入から組み立ての様子を簡単に紹介します。 モチベーション ラボには様々なレクリエーションがあります。例えば、単にどこかに遊びに行ったり、スポーツ大会したり、ひたすら合宿形式でプログレスのプレゼンをするミーティングするなどがあります。それもよいのですが、せっかくなので、普段の研究時間ではトライできないが、研究に関わる hack を行う、というイベントを企画してみました。夏休みの自由研究や社会科見学的なノリです。   うちのラボでは、PCRを使ったウェットの実験技術の開発をしてきました。しかし、サーマルサイクラーのハードウェアの仕組みを体験的に理解している訳ではありません。そこで、サーマルサイクラーを作ってみました。   欧米で始まっている、自宅のガレージやキッチンでバイオロジーを行うムーブメント、バイオパンク、DIYbio を体験しておきたいというのもありますし、Arduino などオープンハードウェア、Maker のムーブメントを体験するのも目的の一つです。ハードウェア開発が思っているほどハードルが下っていることを体験できて、かつ、将来、ウェットの開発だけでなく、装置開発などもできたら、ラッキー、ぐらいの気持ちでやってみました。   購入 今回作ったのは、組み立て式で、かつ、仕様などや設計図が公開されているOpenPCRというサーマルサイクラーです。ハードウェアの仕様・設計図、制御ソフトウェアなどの情報がすべて公開されており、部品からも自作することが可能です。今回は、「設計図から部品や回路のパーツを作り、それらを組み立てる直前のもの」を購入しました。   ChaiBio https://www.chaibio.com/   OpenPCR https://www.chaibio.com/products/openpcr   なぜか http://openpcr.org/  で購入できなかったので、eBay にある ChaiBio で買いました。   OpenPCR - eBay http://www.ebay.com/itm/111096418574   本体価格は

R でいまどきなパッケージ開発 (devtools, testthat, roxygen2)

追記 (2012/04/21): 以下のコードは S4 classes で書いていますが、R5 reference classes で書き直してみました。こちらもどうぞ。 http://blog.hackingisbelieving.org/2012/04/r5-reference-class-r-devtools-testthat.html R のパッケージ開発の情報があまりないので、自分はこんな感じでやってます、というのを書いてみます。パッケージ開発支援の devtools と単体テスト支援の testthat, そしてドキュメント生成支援の roxygen を使うのがいまどきっぽいです。 そもそもパッケージを作製しているひとをあまりみたことがないので、もっとこうすべき、というのがあれば教えてほしいです。 今回はデモケースとして S4 OOP で、Idol クラスを定義し、とある身体的特徴の統計量を計算するパッケージを作ります。R のプロンプトは > で、シェルのプロンプトは $ で示しています。 0. 準備 必要になるパッケージをインストールします。 $ sudo R > install.packages(devtools) > install.packages(testthat) > q() devtools の設定をします。~/.Rpackages に設定を記述します。 $ emacs ~/.Rpackages list(   default = function(x) {     file.path("~/Project/dev/R/", x, x)   },   "idol" = "~/Projects/dev/R/idol/idol" ) 以下の行は今回パッケージを作製する作業ディレクトリになります。   "idol" = "~/Projects/dev/R/idol/idol" 1. ともあれ実装を始める 作業ディレクトリに移動します。 $mkdir -p ~/Project/dev/R/idol $ cd ~