Rで解析：「MetaboAnalystR」パッケージの構築方法

MetaboAnalystはWebでメタボロミクス解析が可能なサイトです。そして、MetaboAnalystの解析の大部分はRのパッケージによっておこなわれています。

MetaboAnalyst：https://www.metaboanalyst.ca/home.xhtml

しかし、組織のセキュリティ規則でWebへデータをアップロードできない場合もあるかと思います。

そのため、MetaboAnalystのサイトではWebではなく、ローカル環境で同様の解析が実施できる「MetaboAnalystR」パッケージのインストール方法が記述されています。

しかし、記述されている構築方法では「SSPA」パッケージのインストールでエラーが起こります。調べたところ解決方法の情報がすくなく簡単ではありません。

そのため、MetaboAnalystをローカル環境で利用したくとも、導入できず苦労している方もいると思います。

そこで、「MetaboAnalystR」パッケージの構築方法を紹介します。MetaboAnalystでの解析方法が決まっているのであれば、MetaboAnalystで出力されるRコマンドさえ手に入れるとルーチンで実行できるので大変便利だと思います。

実行コマンドは新規にR version 4.2.２をインストールした環境で確認しています。

事前準備

「MetaboAnalystR」パッケージのインストールに必要な準備です。Rのバージョンに合わせて紹介するリンクからRToolsをダウンロードしインストールしてください。

RTools：https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/

次に下記リンクから「SSPA_2.22.1.tar.gz」をデスクトップにダウンロードします。ダウンロードはページ下部の「Source Pakage」横のリンクをクリックしてください。

SSPA_2.22.1：https://www.bioconductor.org/packages/3.8/bioc/html/SSPA.html

最後に下記コマンドをRで実行します。コメントアウト部分は必要に応じて実行してください。

#Rのバージョンに合わせてRToolsをダウンロードして実行
#https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/

#devtoolsのインストール
install.packages("devtools", type = "source")

#BiocManagerのインストール
install.packages("BiocManager")

#ellipseパッケージをインストール
install.packages("ellipse")

#rjsonパッケージをインストール
install.packages("rjson")

#OptiLCMSパッケージをインストール
devtools::install_github("xia-lab/OptiLCMS", build = TRUE, build_vignettes = FALSE, build_manual =TRUE)

#rlangのインストール:Ver1.0.5以上が必要
#install.packages("rlang")
#cliのインストール:Ver3.3.0以上が必要
#install.packages("cli")

#以下からSSPA_2.22.1.tar.gzをダウンロード
#https://www.bioconductor.org/packages/3.8/bioc/html/SSPA.html
#必要パッケージのインストール
BiocManager::install(c("qvalue", "limma"))
#SSPA_2.22.1.tar.gzをインストール
install.packages(file.choose(), repos = NULL, type = "source")

「MetaboAanalyst」パッケージに必要なパッケージをインストール

下記コマンドをRで実行してください。

#準備
metanr_packages <- function(){
  metr_pkgs <- c("impute", "pcaMethods", "globaltest", "GlobalAncova", "Rgraphviz", "preprocessCore", "genefilter", "SSPA", "sva", "limma", "KEGGgraph", "siggenes","BiocParallel", "MSnbase", "multtest", "RBGL", "edgeR", "fgsea", "devtools", "crmn")
  list_installed <- installed.packages()
  new_pkgs <- subset(metr_pkgs, !(metr_pkgs %in% list_installed[, "Package"]))
  if(length(new_pkgs)!=0){if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
    BiocManager::install(new_pkgs)
    print(c(new_pkgs, " packages added..."))
  }
  
  if((length(new_pkgs)<1)){
    print("No new packages added...")
  }
}
#インストール
metanr_packages()

「MetaboAanalyst」パッケージをインストール

下記コマンドを実行してください。

devtools::install_github("xia-lab/MetaboAnalystR",
                         build = TRUE, build_vignettes = FALSE)

正しく「MetaboAanalyst」パッケージがインストールされていると、パッケージ読み込み時にメッセージが紹介されます。

library("MetaboAnalystR")
MetaboAnalystR 3.2.0 initialized Successfully !
GitHub - xia-lab/MetaboAnalystR: R package for MetaboAnalyst
R package for MetaboAnalyst. Contribute to xia-lab/MetaboAnalystR development by creating an account on GitHub.
github.com

実行コマンド

MetaboAnalystサイトのData Formatから「Analysis Path」、「Statistics [one factor]
and Biomarker Analysis」、「Concentration table」の「cow_diet.csv」データを使用した解析例です。

Data Formats：https://www.metaboanalyst.ca/docs/Format.xhtml

なお、下記コマンドはMetaboAnalystで解析し、出力されたコマンドを含みます。

#ローカルに保存した「cow_diet.csv」データを読み込む
FilePath <- file.choose()
#「MetaboAnalystR」パッケージを読み込む
library("MetaboAnalystR")

#以下、MetaboAnalystサイトで解析し、出力された内容
# PID of current job: 1182864
mSet<-InitDataObjects("conc", "stat", FALSE)
mSet<-Read.TextData(mSet, FilePath, "rowu", "disc")
mSet<-SanityCheckData(mSet)
mSet<-ReplaceMin(mSet);
mSet<-PreparePrenormData(mSet)
mSet<-Normalization(mSet, "NULL", "LogNorm", "NULL", ratio=FALSE, ratioNum=20)
mSet<-PlotNormSummary(mSet, "norm_0_", "png", 72, width=NA)
mSet<-PlotSampleNormSummary(mSet, "snorm_0_", "png", 72, width=NA)
mSet<-ANOVA.Anal(mSet, F, 0.05, "fisher", FALSE)
mSet<-PCA.Anal(mSet)
mSet<-PlotPCAPairSummary(mSet, "pca_pair_0_", "png", 72, width=NA, 5)
mSet<-PlotPCAScree(mSet, "pca_scree_0_", "png", 72, width=NA, 5)
mSet<-PlotPCA2DScore(mSet, "pca_score2d_0_", "png", 72, width=NA, 1,2,0.95,0,0)
mSet<-PlotPCALoading(mSet, "pca_loading_0_", "png", 72, width=NA, 1,2);
mSet<-PlotPCABiplot(mSet, "pca_biplot_0_", "png", 72, width=NA, 1,2)
mSet<-PlotPCA3DLoading(mSet, "pca_loading3d_0_", "json", 1,2,3)

出力例

・PlotPCA2DScoreコマンド

・ANOVA.Analコマンド

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！