J. Taroni 2018

In response to comments, we wish to provide a bit more background information about the recount2 compendium. To do so, we’ll gather information from the following sources:

Download MetaSRA data

wget -N -O data/sample_info/metasra.v1-4.json http://metasra.biostat.wisc.edu/static/metasra_versions/v1.4/metasra.v1-4.json
WARNING: timestamping does nothing in combination with -O. See the manual
for details.

--2018-11-29 15:45:23--  http://metasra.biostat.wisc.edu/static/metasra_versions/v1.4/metasra.v1-4.json
Resolving metasra.biostat.wisc.edu (metasra.biostat.wisc.edu)... 128.104.140.173
Connecting to metasra.biostat.wisc.edu (metasra.biostat.wisc.edu)|128.104.140.173|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 64744709 (62M) [application/json]
Saving to: ‘data/sample_info/metasra.v1-4.json’

     0K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  296K 3m33s
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 10000K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 3.41M 52s
 10050K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 3.15M 51s
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 10700K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 4.29M 49s
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 11150K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 4.43M 47s
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 11350K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 3.27M 46s
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 11500K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 3.75M 46s
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 11600K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 3.88M 45s
 11650K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 2.68M 45s
 11700K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 2.00M 45s
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 11800K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 1.89M 45s
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 11900K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 2.73M 44s
 11950K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 3.32M 44s
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 12050K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 3.65M 44s
 12100K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 4.29M 44s
 12150K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 2.22M 44s
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 12250K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 3.15M 43s
 12300K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 4.09M 43s
 12350K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 2.79M 43s
 12400K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 3.16M 43s
 12450K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 3.58M 43s
 12500K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 2.19M 43s
 12550K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 2.45M 42s
 12600K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 4.17M 42s
 12650K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 2.91M 42s
 12700K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 3.93M 42s
 12750K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 3.54M 42s
 12800K .......... .......... .......... .......... .......... 20%  932K 42s
 12850K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 2.55M 42s
 12900K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 3.73M 42s
 12950K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 2.39M 41s
 13000K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 2.66M 41s
 13050K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 2.91M 41s
 13100K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 4.25M 41s
 13150K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 3.85M 41s
 13200K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 3.42M 41s
 13250K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 3.94M 41s
 13300K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 2.19M 40s
 13350K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 4.33M 40s
 13400K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 2.06M 40s
 13450K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 2.76M 40s
 13500K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 2.30M 40s
 13550K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 1.33M 40s
 13600K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 1.70M 40s
 13650K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 1.59M 40s
 13700K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 2.46M 40s
 13750K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 4.45M 40s
 13800K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 2.95M 39s
 13850K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 4.03M 39s
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 57550K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 1.88M 5s
 57600K .......... .......... .......... .......... .......... 91%  965K 5s
 57650K .......... .......... .......... .......... .......... 91%  971K 5s
 57700K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 1.54M 5s
 57750K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 1.30M 4s
 57800K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 2.25M 4s
 57850K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 2.08M 4s
 57900K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 1.94M 4s
 57950K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 2.12M 4s
 58000K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 1.81M 4s
 58050K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 1.26M 4s
 58100K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 1.06M 4s
 58150K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.08M 4s
 58200K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.36M 4s
 58250K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.38M 4s
 58300K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.43M 4s
 58350K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1015K 4s
 58400K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.22M 4s
 58450K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.26M 4s
 58500K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.59M 4s
 58550K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.56M 4s
 58600K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 2.03M 4s
 58650K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.84M 4s
 58700K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.39M 4s
 58750K .......... .......... .......... .......... .......... 92%  287K 4s
 58800K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.45M 4s
 58850K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.51M 4s
 58900K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.44M 4s
 58950K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.10M 3s
 59000K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.98M 3s
 59050K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 2.57M 3s
 59100K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.24M 3s
 59150K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.84M 3s
 59200K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.70M 3s
 59250K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.27M 3s
 59300K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.24M 3s
 59350K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.26M 3s
 59400K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 1.53M 3s
 59450K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 2.24M 3s
 59500K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 2.03M 3s
 59550K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 1.44M 3s
 59600K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 1.54M 3s
 59650K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 1.38M 3s
 59700K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 1.39M 3s
 59750K .......... .......... .......... .......... .......... 94%  716K 3s
 59800K .......... .......... .......... .......... .......... 94%  623K 3s
 59850K .......... .......... .......... .......... .......... 94%  522K 3s
 59900K .......... .......... .......... .......... .......... 94%  859K 3s
 59950K .......... .......... .......... .......... .......... 94%  592K 3s
 60000K .......... .......... .......... .......... .......... 94%  813K 3s
 60050K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  705K 3s
 60100K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  971K 3s
 60150K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  806K 3s
 60200K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  962K 2s
 60250K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  928K 2s
 60300K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 1.33M 2s
 60350K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  921K 2s
 60400K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 2.81M 2s
 60450K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 1.49M 2s
 60500K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  831K 2s
 60550K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  933K 2s
 60600K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  854K 2s
 60650K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  750K 2s
 60700K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  903K 2s
 60750K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  729K 2s
 60800K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  442K 2s
 60850K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  632K 2s
 60900K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  661K 2s
 60950K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  659K 2s
 61000K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  843K 2s
 61050K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 1.06M 2s
 61100K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  874K 2s
 61150K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 1.62M 2s
 61200K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 3.82M 2s
 61250K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 4.49M 2s
 61300K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 2.97M 2s
 61350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.83M 2s
 61400K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.20M 1s
 61450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.52M 1s
 61500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 2.92M 1s
 61550K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.29M 1s
 61600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.41M 1s
 61650K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.75M 1s
 61700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.07M 1s
 61750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.88M 1s
 61800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 2.54M 1s
 61850K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 2.05M 1s
 61900K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.78M 1s
 61950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.30M 1s
 62000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.31M 1s
 62050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 4.22M 1s
 62100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.72M 1s
 62150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 4.95M 1s
 62200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.32M 1s
 62250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.63M 1s
 62300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.90M 1s
 62350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.56M 1s
 62400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.03M 1s
 62450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.89M 1s
 62500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 4.26M 1s
 62550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.84M 1s
 62600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.65M 0s
 62650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 2.64M 0s
 62700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 4.10M 0s
 62750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.54M 0s
 62800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.66M 0s
 62850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.45M 0s
 62900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.27M 0s
 62950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 2.87M 0s
 63000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 4.06M 0s
 63050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.53M 0s
 63100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 2.05M 0s
 63150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.31M 0s
 63200K .......... .......... .......                         100% 1.70M=51s

2018-11-29 15:46:15 (1.20 MB/s) - ‘data/sample_info/metasra.v1-4.json’ saved [64744709/64744709]

Libraries, functions

# BiocInstaller::biocLite("SRAdb")
# library(SRAdb)
# magrittr pipe
`%>%` <- dplyr::`%>%`

Custom function for converting between the sample (e.g., SRS) accession codes and the sample names in recount2 which follow this pattern: SRPxxxxxx.SRRxxxxx

ConvertToRecountSampleName <- function(sample.vector, conversion.df) {
  # Takes a vector of sample accession codes and converts them to sample/column
  # names for use with recount2 expression matrices
  # 
  # Args:
  #   sample.vector: a vector of sample accession codes
  #   conversion.df: a data.frame that provides the mappings between study,
  #                  sample, and run accession codes -- must have "run", 
  #                  "study", and "sample" column names
  # 
  # Returns:
  #   sample.names: a vector of sample/column names for use with recount2 --
  #                 these are the study and run accession codes separated with
  #                 a `.`
  
  # error handling
  check.colnames <- all(c("run", "study", "sample") %in% 
                            colnames(conversion.df))
  if (!check.colnames) {
    stop("colnames(conversion.df) must contain 'run', 'study', 'sample'")
  }
  
  # magrittr pipe, just in case
  `%>%` <- dplyr::`%>%`
  
  # filter to only the samples in the supplied vector and then concatenate their
  # study and sample accession codes
  sample.names.df <- conversion.df %>%
    dplyr::filter(`sample` %in% sample.vector) %>%
    dplyr::mutate(recount.name = paste(study, run, sep = "."))
 
  # return a vector of the recount2 names
  return(sample.names.df$recount.name) 
}

Read in data

recount2 data used to train PLIER

plier.file <- file.path("data", "recount2_PLIER_data", 
                        "recount_data_prep_PLIER.RDS")
plier.data <- readRDS(plier.file)

The experiment accession is in the column name of the expression data matrix, as is the run accession.

experiment.accession <- unique(stringr::word(colnames(plier.data$rpkm.cm), 1, 
                                             sep = "[.]"))
head(experiment.accession)
[1] "SRP000599" "SRP001313" "SRP001349" "SRP001462" "SRP001540" "SRP001558"
run.accession <- stringr::word(colnames(plier.data$rpkm.cm), 2, sep = "[.]")
# remove the training data from the workspace, we no longer need it
rm(plier.data)

MetaSRA

metasra.file <- file.path("data", "sample_info", "metasra.v1-4.json")
metasra <- jsonlite::read_json(metasra.file)

The MetaSRA project uses sample identifiers (SRS), whereas recount2 uses study (SRP) and run (SRR) identifiers. We’ll need to convert between the two. We’ll use the SRAdb Bioconductor package to do so.

Identifier conversion

For notebook purposes, I will comment most of this out, as the file downloaded and unzipped by calling SRAdb::getSRAdbFile() is ~35GB. I will save (& commit) the most important part: the data.frame that contains the mapping between accessions.

# sql.file <- getSRAdbFile()
# sql.file <- "SRAmetadb.sqlite"
# sra.con <- dbConnect(SQLite(), sql.file)  
# given the run accession, return the study and sample accesions
# conversion.df <- sraConvert(run.accession, 
#                             out_type = c("study", "sample"), sra.con)
# conversion.file <- file.path("data/sample_info/recount2_srr_srs_srp.tsv")
# readr::write_tsv(conversion.df, conversion.file)
# md5sum SRAmetadb.sqlite

Because we’ve commented the above out for size concerns, we’ll go ahead and read conversion.df back in using the TSV file we’ve saved and committed.

conversion.file <- file.path("data", "sample_info", "recount2_srr_srs_srp.tsv")
conversion.df <- readr::read_tsv(conversion.file)
Parsed with column specification:
cols(
  run = col_character(),
  study = col_character(),
  sample = col_character()
)

Describe recount2

We’ll also use these metadata to split the recount2 data into different training sets based on the biological conditions or sample types.

# only proceed with samples that are in the recount2 compendium that we used
filtered.metasra <- metasra[which(names(metasra) %in% conversion.df$sample)]

Not all of the runs in the subset of the recount2 compendium we used are present in MetaSRA.

length(filtered.metasra) / length(unique(conversion.df$sample))
[1] 0.9940266

But the majority are.

Sample type

The MetaSRA project (Bernstein, Doan, and Dewey. Bioinformatics. 2017.) predicted the “sample type” – e.g., cell line vs. tissue. What’s the breakdown in the compendium we used for training (with no regard for confidence)?

sample.type <- lapply(filtered.metasra, function(x) x$`sample type`)
table(unlist(sample.type))

                         cell line      in vitro differentiated cells induced pluripotent stem cell line 
                             11760                               1760                                545 
                     primary cells                         stem cells                             tissue 
                              4663                               1120                              10272 

The bulk of samples are predicted to be cell lines and tissue samples. Let’s get a list of recount2 sample/column names for the cell line samples and the tissue samples.

cell.line.samples <- names(sample.type[which(sample.type == "cell line")])
cell.line.accessions <- ConvertToRecountSampleName(cell.line.samples,
                                                   conversion.df)
cell.line.file <- file.path("data", "sample_info", 
                            "recount2_cell_line_accessions.tsv")
write.table(cell.line.accessions, file = cell.line.file, sep = "\t", 
            row.names = FALSE, col.names = FALSE, quote = FALSE)
tissue.samples <- names(sample.type[which(sample.type == "tissue")])
tissue.accessions <- ConvertToRecountSampleName(tissue.samples,
                                                   conversion.df)
tissue.file <- file.path("data", "sample_info", 
                         "recount2_tissue_accessions.tsv")
write.table(tissue.accessions, file = tissue.file, sep = "\t", 
            row.names = FALSE, col.names = FALSE, quote = FALSE)

Experimental Factor Ontology (EFO)

We’ll use the mapped ontology terms – specifically, the mapped Experimental Factor Ontology terms – provided in MetaSRA to get an idea of what’s in our training set.

We’ve been asked specifically about autoimmune samples and cancer samples, so let’s start there.

Autoimmune disease

# "autoimmune disease"
# https://www.ebi.ac.uk/ols/ontologies/efo/terms?short_form=EFO_0005140
autoimmune.samples <- 
  lapply(filtered.metasra, 
         function(x) any("EFO:0005140" %in% x$`mapped ontology terms`))
sum(unlist(autoimmune.samples))
[1] 99

There are 99 SLE samples (and 18 controls) in the single SLE whole blood data set in recount2 (SRP062966).

Cancer

# "cancer"
# https://www.ebi.ac.uk/ols/ontologies/efo/terms?short_form=EFO_0000311
cancer.samples <- 
  lapply(filtered.metasra, 
         function(x) any("EFO:0000311" %in% x$`mapped ontology terms`))
sum(unlist(cancer.samples))
[1] 6760

Let’s write these accession codes to file.

# just use the accession code, which is the name of the list for which the
# element == TRUE
cancer.samples <- names(cancer.samples[which(unlist(cancer.samples))])
cancer.accessions <- 
  ConvertToRecountSampleName(cancer.samples, 
                             conversion.df)
cancer.file <- file.path("data", "sample_info", 
                         "recount2_cancer_accessions.tsv")
write.table(cancer.accessions, file = cancer.file, sep = "\t", 
            row.names = FALSE, col.names = FALSE, quote = FALSE)

What about treated samples?

treatment

From EFO term:

A process in which the act is intended to modify or alter some other material entity

# "treatment"
# https://www.ebi.ac.uk/ols/ontologies/efo/terms?short_form=EFO_0000727
treatment.samples <- 
  lapply(filtered.metasra, 
         function(x) any("EFO:0000727" %in% x$`mapped ontology terms`))
sum(unlist(treatment.samples))
[1] 4506

Blood samples

We’ll want to train models exclusively on blood samples and on everything-but-blood samples. We’re interested in this because the model learns leukocyte associated latent variables.

We’ll use the Uberon term for this UBERON:0000178

blood.samples <- 
  lapply(filtered.metasra, 
         function(x) any("UBERON:0000178" %in% x$`mapped ontology terms`))
sum(unlist(blood.samples))
[1] 2973

Convert the blood samples and the everything-but-blood samples to the recount2 sample/column names and write to file.

# just the accession codes
blood.samples <- names(blood.samples[which(unlist(blood.samples))])
blood.accessions <- ConvertToRecountSampleName(blood.samples, conversion.df)
blood.file <- file.path("data", "sample_info", 
                        "recount2_blood_accessions.tsv")
write.table(blood.accessions, file = blood.file, sep = "\t", 
            row.names = FALSE, col.names = FALSE, quote = FALSE)
not.blood.samples <- setdiff(names(filtered.metasra), blood.samples)
not.blood.accessions <- ConvertToRecountSampleName(not.blood.samples, 
                                                   conversion.df)
not.blood.file <- file.path("data", "sample_info", 
                            "recount2_other_tissues_accessions.tsv")
write.table(not.blood.accessions, file = not.blood.file, sep = "\t", 
            row.names = FALSE, col.names = FALSE, quote = FALSE)
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