Análisis relativo

instalación de paquetería

if(!requireNamespace("pacman",quietly = F))
  install.packages("pacman")

## Loading required namespace: pacman

library("pacman")
p_load("vroom",
       "dplyr",
       "ggplot2")

llamar la base de datos

Datos_PCR <- vroom(file = "https://raw.githubusercontent.com/ManuelLaraMVZ/resultados_PCR_practica/refs/heads/main/Cts1.csv")

## `curl` package not installed, falling back to using `url()`
## Rows: 32 Columns: 5
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (4): Well, Grupo, Practica, Fluor
## dbl (1): Cq
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

Datos_PCR

## # A tibble: 32 × 5
##    Well     Grupo Practica Fluor    Cq
##    <chr>    <chr> <chr>    <chr> <dbl>
##  1 A01      G1    Relativa SYBR   30.8
##  2 B01      G1    Relativa SYBR   41  
##  3 C01      G1    Relativa SYBR   26.1
##  4 D01      G1    Relativa SYBR   41  
##  5 E01      G1    Relativa SYBR   41  
##  6 F01      G1    Relativa SYBR   22.3
##  7 Profesor G1    Relativa SYBR   30.7
##  8 Profesor G2    Relativa SYBR   30.7
##  9 B01      G2    Relativa SYBR   20.3
## 10 C01      G2    Relativa SYBR   18.7
## # ℹ 22 more rows

filtrar los datos

Filtrado <- Datos_PCR %>% 
  filter(Practica == "Relativa") %>% 
  filter(Grupo == "G1") %>% 
  select("Well", "Cq")
Filtrado

## # A tibble: 7 × 2
##   Well        Cq
##   <chr>    <dbl>
## 1 A01       30.8
## 2 B01       41  
## 3 C01       26.1
## 4 D01       41  
## 5 E01       41  
## 6 F01       22.3
## 7 Profesor  30.7

Obtener los valores de referencia (gen de referencia)

Referencia <- Datos_PCR %>% 
  filter(Grupo == "Referencia") %>% 
  select("Well", "Cq")
Referencia

## # A tibble: 1 × 2
##   Well          Cq
##   <chr>      <dbl>
## 1 Referencia  18.4

Valor de 2^-DCt

Dos_DCt <- Filtrado %>% 
  mutate(DCt = (Cq-Referencia$Cq),
         DosDCt = 2^-DCt)
Dos_DCt

## # A tibble: 7 × 4
##   Well        Cq   DCt      DosDCt
##   <chr>    <dbl> <dbl>       <dbl>
## 1 A01       30.8 12.4  0.000181   
## 2 B01       41   22.6  0.000000157
## 3 C01       26.1  7.72 0.00473    
## 4 D01       41   22.6  0.000000157
## 5 E01       41   22.6  0.000000157
## 6 F01       22.3  3.94 0.0652     
## 7 Profesor  30.7 12.3  0.000198

Obtener el valor de 2^-DDCt

Dos_DDCt <- Dos_DCt %>% 
  mutate(DosDDCt = DosDCt/last(DosDCt),
         L2 = log2(DosDDCt))  %>% 
  slice(4,7)
Dos_DDCt

## # A tibble: 2 × 6
##   Well        Cq   DCt      DosDCt  DosDDCt    L2
##   <chr>    <dbl> <dbl>       <dbl>    <dbl> <dbl>
## 1 D01       41    22.6 0.000000157 0.000794 -10.3
## 2 Profesor  30.7  12.3 0.000198    1          0

Graficar datos

Grafica_comparativa <- ggplot(Dos_DDCt,
                               aes(x = Well,
                                   y = DosDDCt,
                                   fill = Well))+
  geom_col()+
  theme_classic()+
  labs(title = "Análisis relativo RT-qPCR",
       subtitle = "Tejido: cerebro",
       caption = "Diseñó: Equipo 6",
       x = "Muestra",
       y = "Fold Change (2^-DDCt)")
Grafica_comparativa

Grafica logaritmo

Dos_DDCt2 <- Dos_DCt %>% 
  mutate(DosDDCt = DosDCt/last(DosDCt),
         L2 = log2(DosDDCt)) 

Grafica_comparativa2 <- ggplot(Dos_DDCt2,
                               aes(x = Well,
                                   y = L2,
                                   fill = Well))+
  geom_col()+
  theme_classic()+
  labs(title = "Análisis relativo RT-qPCR",
       subtitle = "Tejido: _",
       caption = "Diseñó: Equipo 6",
       x = "Muestra",
       y = "Log2(FCh)")+
  geom_hline(yintercept = 0,
             linetype = "solid",
             color = "black",
             linewidth = 0.2)
Grafica_comparativa2