+
+ +
+
+

Chapitre 3 Tableau de mes ASVs et BLAST

+

Vous avez vue en classe une figure représentant l’abondance relative des principaux genres bactériens présents sous la langue ainsi que sur la paume de la main dominante de chacun des scientifiques de votre classe. Vous aimeriez maintenant générer une figure similaire à celle présentée en classe mais comprenant uniquement vos échantillons. Pour ce faire, vos démonstrateurs ont rédigé ce petit script R. Il vous suffit de suivre les étapes suivantes :

+
    +

  1. Télécharger le tableau de données bio1410_2024.csv et l’enregistrer dans le dossier Documents de l’ordinateur que vous utilisez. Si vous utilisez votre ordinateur personnel plutôt que celui de l’école vos démonstrateurs pourrons vous aider à spécifier le dossier le travail.

    2. +

  2. Créer un nouveau document de type R markdown.

    3. +

  3. Insérer deux blocs de code R et y copier/coller les blocs de code ci-dessous.

    4. +

  4. À la première ligne du code, copier/coller le nom de votre scientifique à partir de la liste des scienfitiques disponible après les blocs des code. Attention, assurez-vous de ne pas avoir d’espace entre les guillemets et le nom.

    5. +

  5. Exécuter les commandes en appuyant sur le bouton vert en haut à droite du bloc de code ( ▶ ).

    6. +
+

Bloc de code 1 : Installation des packages/libraires

+
install.packages("randomcoloR")
+install.packages("ggplot2")
+library(ggplot2)
+

Bloc de code 2 : Script pour obtenir vos données

+
# Définir le nom de votre scientifique 
+ma_scientifique = "Abigail A. Salyers"
+
+# Importer le tableau de données
+tableau = read.table(file = "bio1410_2024.csv", sep=",", header=TRUE, check.names=FALSE) 
+# Définir le rang taxonomique d'intérêt 
+taxa_rank = "Genus"
+# Extraire vos échantillons 
+mes_échantillons = subset(tableau, Scientifique == ma_scientifique & Abundance > 0)
+
+# Afin de visualiser uniquementles 10 taxons les plus abondants on utilise ce qu'on appelle une *for loop* ou boucle en français 
+empt_df = list() # On génère une liste vide que l'on viendra populer avec les résultats de la foor loop
+i = 0 # Ensuite on définit un premier itérateur (de type numérique) qui compte le nombre de loop effectué
+# Début de la for loop
+for (région_échantillonnée in unique(mes_échantillons$Region)){ # Cette séquence est le début de la loop où l'itérateur de gauche (région) 
+    i = i + 1                                           # représente chaque item de l'itérateur de droite (mes_échantillons$Région)
+    sample = subset(mes_échantillons, Region == région_échantillonnée) # Générer une nouvelle table de données basée sur la variable définit par l'itérateur 
+    total_abundance = aggregate(sample$Abundance, by = list(taxa_rank = sample[[taxa_rank]]), FUN = sum) # Additionner ensemble les ASVs du même genres
+    top = head(total_abundance[order(total_abundance$x, decreasing = T),], n = 5) # filtrer en order croissant pour identifer les 10 plus abondants
+    others_df = sample[!sample[[taxa_rank]] %in% top$taxa_rank,] # identifier les autres genres ne faisant pas partie des 10 plus abonants 
+    others_list = others_df[[taxa_rank]] # extraire leur nom du tableau de données dans une liste  
+    sample[sample[[taxa_rank]] %in% others_list,][[taxa_rank]] = "Autres" # Renommer leur genre pour Autres
+    empt_df[[i]] = sample # Enregistrer ce nouveau tableau 
+}
+df = do.call("rbind",empt_df) # Combiner les deux tables de données en une seule 
+
+
+# Maintenant que nous avons notre tableau de données avec seulement les 10 taxons les plus abondants sous la langue et la main
+# nous pouvons commencer à travailler sur le graphique. On commence par générer une liste de couleurs associées à chacun des taxons
+
+n = nrow(data.frame(unique(df$Genus))) # On calcule le nobre de genre unique que nous avons 
+palette = randomcoloR::distinctColorPalette(n) # On génère une nouvelle palette 
+my_scale = ggplot2::scale_fill_manual(name = as.character(taxa_rank), values = palette, na.translate = FALSE, drop = TRUE, limits = force) # On assigne une couleur à chacun de nos genres uniques 
+
+# Nous pouvons finalement générer le graphique 
+graphique = ggplot2::ggplot(df, aes(x = Region, weight = Abundance, fill = .data[[taxa_rank]])) +
+  facet_grid(~ Region, scales = "free") +
+  geom_bar() +
+  labs(y = "Abondance relative (%)") +
+  scale_y_continuous(expand = c(0,0)) +
+  theme_classic() +
+  theme(text = element_text(size = 12), strip.text.x = element_blank(), 
+        plot.title = element_text(hjust = 0.5, margin = margin(0, 0, 50, 0))) + 
+  guides(fill = guide_legend(title = "Genre", title.position = "top")) + 
+  my_scale
+
+graphique # visualiser le graphique produit 
+
+# Enregistrer en format coma separeted value (csv) votre tableau d'abondance 
+write.csv(df, "df.csv", quote=FALSE)
+
+

3.1 Scientifiques

+