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0000000..586f12f Binary files /dev/null and b/Data/exprs.rds differ diff --git a/Data/genes.rds b/Data/genes.rds new file mode 100644 index 0000000..b0a4764 Binary files /dev/null and b/Data/genes.rds differ diff --git a/Data/maxValue.rds b/Data/maxValue.rds new file mode 100644 index 0000000..aaed1c9 Binary files /dev/null and b/Data/maxValue.rds differ diff --git a/Data/minValue.rds b/Data/minValue.rds new file mode 100644 index 0000000..a9b5d2e Binary files /dev/null and b/Data/minValue.rds differ diff --git a/Data/mouseMarkerGenesCombined b/Data/mouseMarkerGenesCombined new file mode 100644 index 0000000..1bc81a2 Binary files /dev/null and b/Data/mouseMarkerGenesCombined differ diff --git a/Data/rnaSeqMap.rds b/Data/rnaSeqMap.rds new file mode 100644 index 0000000..67111b6 Binary files /dev/null and b/Data/rnaSeqMap.rds differ diff --git a/memoReg.rda b/memoReg.rda new file mode 100644 index 0000000..35de533 Binary files /dev/null and b/memoReg.rda differ diff --git 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readRDS('Data/exprs.rds') +designs = readRDS('Data/designs.rds') +genes = readRDS('Data/genes.rds') + +minValue = readRDS('Data/minValue.rds') +maxValue = readRDS('Data/maxValue.rds') +prop ='ShinyNames' +regionNames = 'Region' +ogbox::sourceGithub('oganm/brainGenesManuscript/R/cellColors.R') +coloring = cellColors() +coloring = c(coloring, + ShreejoyGabaergic = 'pink', + ShreejoyPurkinje = 'pink', + "*Purkinje" = 'pink', + ShreejoyPyramidal = 'pink', + ShreejoyOligo = 'pink', + ShreejoyAstrocyte= 'pink', + ShreejoyThPosLC = 'pink', + 'Layer 4 Pyra' = 'blue', + 'Layer 2 3 Pyra' = 'blue', + 'Layer 6a Pyra' = 'blue', + 'Layer 6b Pyra' = 'blue', + 'Oligodendrocyte precursors' ='darkgreen', + Endothelial = 'yellow') + + +createFrame = function(gene, + geneList, + expression, + design, + prop, + reference = 'Reference', + pmid = 'PMID', + coloring, + field = 'Gene.Symbol', + regionSelect, + color = T, + order = 'Cell type', + treeChoice, + treeSelected){ + + treeSelectedNames = sapply(treeSelected,function(x){x[1]}) + names(treeSelected) = treeSelectedNames + mouseExpr = expression[,!is.na(regionSelect),] + mouseDes = design[!is.na(regionSelect),] + mouseGene = geneList + + + + if (len(treeSelected)==0){ + # treeSelected = design[hierarchyNames[[treeChoice]][len(hierarchyNames[[treeChoice]])]] %>% unique %>% trimNAs + treeSelected = hierarchies[[treeChoice]] %>% unlist %>% names %>% gsub("^.*[.](?![ ,])",'',.,perl = T) + } + + # if (order == 'A-Z'){ + # treeSelectedNames = sort(treeSelectedNames) + # } + + tree = hierarchyNames[[treeChoice]] + + # to create groups to display have the fields relevant to the selected tree and find indexes of the choices in it + selectFrom = mouseDes %>% select_(.dots=tree) + # groups = lapply(treeSelectedNames, function(x){ + # selectFrom %>% apply(1,function(y){x %in% y}) %>% which + # }) + groups = lapply(treeSelected, function(x){ + if (is.null(attr(x,'ancestry'))){ + selectFrom[,len(tree)] %in% x %>% which + } else{ + out = selectFrom[,len(attr(x,'ancestry'))+1] %in% x[1] %>% which + # limit selection to its ancestor in case there are leaves with the same name + if (len(attr(x,'ancestry'))>0){ + limitToParent = lapply(1:len(attr(x,'ancestry')),function(i){ + selectFrom[,tree[i]] %in% attr(x,'ancestry')[i] %>% which + }) + out = intersectList(c(list(out),limitToParent)) + } + return(out) + } + # selectFrom %>% apply(1,function(y){x %in% y}) %>% which + }) + names(groups) = treeSelected # in case + + + while(groups %>% names %>% duplicated %>% any){ + names(groups)[groups %>% names %>% duplicated] %<>% paste0(' ') + } + + if (order == 'A-Z'){ + groups = groups[groups %>% names %>% order] + } + expression = t(mouseExpr[mouseGene[,field] %in% gene,]) + frame = groups %>% melt + colors = toColor(mouseDes$ShinyNames[frame$value],coloring)$col + frame %<>% mutate(GSM = mouseDes$sampleName[value], + gene = expression[value,], + prop= L1, + color = colors , + reference = mouseDes$Reference[value], + rnaSeq = mouseDes$Platform[value] %in% 'RNAseq', + PMID = mouseDes$PMID[value]) %>% + select(GSM,gene,prop,color, reference,rnaSeq,PMID) + + # amygdala fix. if a region doesnt exist returns an empty matrix + if (nrow(frame)==0){ + frame[,2] = integer(0) + } + + frame$color = apply(col2rgb(frame$color),2,function(x){ + x = x/255 + rgb(x[1],x[2],x[3]) + }) + # if color is false, set all to black. + if (!color){ + frame$color = "#000000" + } + + frame$rnaSeq %<>% + replaceElement(c("FALSE" = 'Microarray', 'TRUE' = 'RNAseq')) %$% + newVector %>% + factor() + frame$`Data Source` = frame$rnaSeq + + + + # amygdala fix again + if(nrow(frame)==0){ + frame = cbind(frame,data.frame(id=character(0))) + return(frame) + } + return(frame) +} + +load('memoReg.rda') + +regionGroups = designs %>% lapply(function(x){ + out = memoReg(x,regionNames,prop, + regionHierarchy = regionHierarchy + ) + + names(out) = sapply(names(out),function(x){ + strsplit(x,split = '_')[[1]][1] + }) + return(out) +}) + +hierarchyNames = list(NeuronTypes = c('MajorType','Neurotransmitter','ShinyNames'), + Methodology = c('Method', 'Reference')) + +hierarchize = function(levels,design){ + out = vector(mode = 'list', length = len(unique(design[levels[1]]) %>% trimNAs)) + + out = lapply(out,function(x){structure('',stselected = TRUE)}) + names(out) = unique(design[levels[1]]) %>% trimNAs %>% sort + + if ((len(levels)>1) & (nrow(design)>0)){ + out = lapply(names(out),function(x){ + hierarchize(levels[-1] ,design[design[,levels[1]] %in% x,]) + }) + names(out) = unique(design[levels[1]]) %>% trimNAs %>% sort + for(i in 1:len(out)){ + if (len(out[[i]])==1 && names(out[[i]]) == names(out[i])){ + out[[i]] = structure('',stselected = TRUE)} + } + } + return(out) +} + +hierarchies = lapply(hierarchyNames, function(levels){ + hierarchize(levels,designs$GPL339[!is.na(designs$GPL339[,levels[len(levels)]]),]) +}) + +ensemblIDs = gemmaAPI::readDataFile('Data/Generic_mouse_ensembl') + + +#' @get /nx_plot +#' @png (width = 600*1.5, height = 500*1.5) +nx_plot = function(gene = 'Ogn',ncbi = NULL, ensembl = NULL, region = 'Cortex',dataset = 'GPL339', fixed = FALSE){ + gc() + + if(is.null(ncbi) & is.null(ensembl)){ + geneRow = which(genes[[dataset]]$Gene.Symbol == gene) + } else if(!is.null(ncbi)){ + geneRow = which(genes[[dataset]]$NCBIids == ncbi) + } else if(!is.null(ensembl)){ + ncbi = ensemblIDs$NCBIids[ensemblIDs$ProbeName %in% ensembl] + geneRow = which(genes[[dataset]]$NCBIids == ncbi) + } + + if(is.null(ncbi) & is.null(ensembl)){ + field = 'Gene.Symbol' + } else if(!is.null(ncbi)){ + gene = ncbi + field = 'NCBIids' + } + + expression = exprs[[dataset]][geneRow,] + regionSelect = regionGroups[[dataset]][[region]] + + createFrame(gene = gene, + geneList = genes[[dataset]], + expression = exprs[[dataset]], + design = designs[[dataset]], + prop = "ShinyNames", + reference = "Reference", + pmid = "PMID", + coloring = coloring, + field = field, + regionSelect = regionGroups[[dataset]][[region]],color = TRUE,order = 'Cell type',treeChoice = 'NeuronTypes', + treeSelected = character(0) + ) -> frame + frame$prop %<>% factor(levels = unique(frame$prop)) + + p = ggplot(frame, aes(y = gene, x = prop, fill = color,shape = rnaSeq)) + geom_point(size = 5) + scale_fill_identity() + + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90,hjust = 1,vjust = 0.5,size = 16), + axis.text.y = element_text(size = 16), + axis.title.y = element_text(size= 16), + legend.title = element_blank()) + xlab('') + + scale_shape_manual(values=c(21,24)) + + ylab(paste(genes[[dataset]]$Gene.Symbol[geneRow],'log2 expression')) + + if(fixed){ + p = p + coord_cartesian(ylim = c(minValue, maxValue)) + } + + print(p) + +} + + +#' @get /nx_data +#' @serializer contentType list(type='text/json') +nx_data = function(gene = 'Ogn',ncbi = NULL, ensembl = NULL, region = 'Cortex',dataset = 'GPL339'){ + gc() + + + if(is.null(ncbi) & is.null(ensembl)){ + geneRow = which(genes[[dataset]]$Gene.Symbol == gene) + } else if(!is.null(ncbi)){ + geneRow = which(genes[[dataset]]$NCBIids == ncbi) + } else if(!is.null(ensembl)){ + ncbi = ensemblIDs$NCBIids[ensemblIDs$ProbeName %in% ensembl] + geneRow = which(genes[[dataset]]$NCBIids == ncbi) + } + + if(is.null(ncbi) & is.null(ensembl)){ + field = 'Gene.Symbol' + } else if(!is.null(ncbi)){ + gene = ncbi + field = 'NCBIids' + } + + expression = exprs[[dataset]][geneRow,] + regionSelect = regionGroups[[dataset]][[region]] + + createFrame(gene = gene, + geneList = genes[[dataset]], + expression = exprs[[dataset]], + design = designs[[dataset]], + prop = "ShinyNames", + reference = "Reference", + pmid = "PMID", + coloring = coloring, + field = field, + regionSelect = regionGroups[[dataset]][[region]],color = TRUE,order = 'Cell type',treeChoice = 'NeuronTypes', + treeSelected = character(0) + ) -> frame + + frame %<>% select(GSM, gene, prop, reference,PMID,`Data Source`) + names(frame) = c('Sample','Expression','Cell Type','Reference','PMID','Data Source') + frame %>% jsonlite::toJSON(pretty = TRUE) +} \ No newline at end of file