Ejercicio R de PCR Los Chunks los obtengo con :Ctrl+Alt+I/Cmd+Opt+I Paquetería

library(pacman)
p_load("vroom", # llamar base de datos
       "dplyr", # facilita el manejo de datos
       "ggplot2") #graficar

Llamar base de datos

Datos_PCR <-
  vroom(file="https://raw.githubusercontent.com/ManuelLaraMVZ/resultados_PCR_practica/refs/heads/main/Genes.csv")
## `curl` package not installed, falling back to using `url()`
## Rows: 7 Columns: 7
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (1): Gen
## dbl (6): C1, C2, C3, T1, T2, T3
## 
## 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: 7 × 7
##   Gen         C1    C2    C3    T1    T2    T3
##   <chr>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 B-actina  19    19.5  18.9  18.5  18.8  18.2
## 2 PIF1      22.4  22    21    28    28.2  27.9
## 3 PLK1      22    21.8  21.6  21.7  21    21.5
## 4 CCNB1     30.1  31.2  30.8  25.2  25.2  25.3
## 5 PCNA      20    20.3  20.2  24    24.2  NA  
## 6 CCNB2     33    NA    33.1  24    25    26  
## 7 BRCA      21    20.5  20.4  19.1  19.2  19.5

Aislar gen de referencia

Gen_ref <- Datos_PCR %>%
  filter(Gen=="B-actina")
Gen_ref
## # A tibble: 1 × 7
##   Gen         C1    C2    C3    T1    T2    T3
##   <chr>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 B-actina    19  19.5  18.9  18.5  18.8  18.2

Gen de interes

Gen_int <- Datos_PCR %>%
  filter(Gen!="B-actina") #!=todos excepto
Gen_int
## # A tibble: 6 × 7
##   Gen      C1    C2    C3    T1    T2    T3
##   <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 PIF1   22.4  22    21    28    28.2  27.9
## 2 PLK1   22    21.8  21.6  21.7  21    21.5
## 3 CCNB1  30.1  31.2  30.8  25.2  25.2  25.3
## 4 PCNA   20    20.3  20.2  24    24.2  NA  
## 5 CCNB2  33    NA    33.1  24    25    26  
## 6 BRCA   21    20.5  20.4  19.1  19.2  19.5

Analisis

DCT <- Gen_int %>%
  mutate(DCTC1= C1 - Gen_ref$C1,
         DCTC2= C2 - Gen_ref$C2,
         DCTC3= C3 - Gen_ref$C3,
         DCTT1= T1 - Gen_ref$T1,
         DCTT2= T2 - Gen_ref$T2,
         DCTT3= T3 - Gen_ref$T3) %>% 
  mutate (DosDCT_C1=2^-DCTC1,
          DosDCT_C2=2^-DCTC2,
          DosDCT_C3=2^-DCTC3,
          DosDCT_T1=2^-DCTT1,
          DosDCT_T2=2^-DCTT2,
          DosDCT_T3=2^-DCTT3) %>% 
          #Mutate sirve para crear nuevas columnas
mutate(DosDCT_Cx_prom=(DosDCT_C1+ DosDCT_C2+ DosDCT_C3)/3,
       DosDCT_Tx_prom=(DosDCT_T1+ DosDCT_T2+ DosDCT_T3)/3) %>% 
  mutate(DosDDCT=DosDCT_Tx_prom/DosDCT_Cx_prom)
DCT
## # A tibble: 6 × 22
##   Gen      C1    C2    C3    T1    T2    T3 DCTC1  DCTC2 DCTC3 DCTT1 DCTT2 DCTT3
##   <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 PIF1   22.4  22    21    28    28.2  27.9   3.4  2.5    2.08 9.5   9.45    9.7
## 2 PLK1   22    21.8  21.6  21.7  21    21.5   3    2.3    2.68 3.2   2.25    3.3
## 3 CCNB1  30.1  31.2  30.8  25.2  25.2  25.3  11.1 11.7   11.9  6.7   6.45    7.1
## 4 PCNA   20    20.3  20.2  24    24.2  NA     1    0.800  1.28 5.5   5.45   NA  
## 5 CCNB2  33    NA    33.1  24    25    26    14   NA     14.2  5.5   6.25    7.8
## 6 BRCA   21    20.5  20.4  19.1  19.2  19.5   2    1      1.48 0.600 0.450   1.3
## # ℹ 9 more variables: DosDCT_C1 <dbl>, DosDCT_C2 <dbl>, DosDCT_C3 <dbl>,
## #   DosDCT_T1 <dbl>, DosDCT_T2 <dbl>, DosDCT_T3 <dbl>, DosDCT_Cx_prom <dbl>,
## #   DosDCT_Tx_prom <dbl>, DosDDCT <dbl>

Seleccion de datos para graficar

Datos_grafica <- DCT %>% 
  select("Gen","DosDDCT")
Datos_grafica
## # A tibble: 6 × 2
##   Gen    DosDDCT
##   <chr>    <dbl>
## 1 PIF1   0.00790
## 2 PLK1   0.869  
## 3 CCNB1 27.7    
## 4 PCNA  NA      
## 5 CCNB2 NA      
## 6 BRCA   1.62

Grafica

Grafica_PCR <- ggplot(Datos_grafica,
                      aes(x=Gen,
                          y = DosDDCT,
                          fill = Gen)) +   # fill para dar color distinto a cada barra
  geom_col() +
  theme_minimal(base_size = 14) +          # estilo limpio
  theme(plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA)) + # fondo blanco
  labs(title = "Análisis de Expresión Génica por PCR",
       subtitle = "Ejercicio de Ciencias Ómicas, Metabolómica",
       caption = "Alumno: Ian Atzin Gonzalez Islas | Grupo: 2",
       x = "Gen",
       y = "DosΔΔCT") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set3")      # paleta de colores distintos

Grafica_PCR
## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_col()`).