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生信人R語(yǔ)言學(xué)習(xí)必備

立刻擁有一個(gè)Rstudio賬號(hào)

開(kāi)啟升級(jí)模式吧

（56線程，256G內(nèi)存，個(gè)人存儲(chǔ)1T）

通過(guò)該推文，你將完全掌握GEO公共數(shù)據(jù)下載和差異分析，非常非常適合小白，如果你有數(shù)據(jù)挖掘的想法，接下來(lái)馬上跟著小果開(kāi)始今天的學(xué)習(xí)之旅，相信你會(huì)收獲滿滿。

1.?如何獲得相關(guān)疾病的GEO數(shù)據(jù)庫(kù)ID

在進(jìn)行實(shí)操之前，最重要的是要獲得相關(guān)疾病的GEO數(shù)據(jù)庫(kù)ID，如何獲得呢？不慌！小果為大家介紹兩種常用的方法。第一種方法是通過(guò)NCBI GEO DataSets 數(shù)據(jù)庫(kù)下載，可以直接輸入想查詢的疾病名稱就可以進(jìn)行搜索獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)，網(wǎng)址為：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds/?term=GSE70494

第二種方法是通過(guò)以發(fā)表的文獻(xiàn)來(lái)查詢相關(guān)疾病的GEO ID，小果是通過(guò)PubMed來(lái)查詢，只需要輸入相關(guān)疾病關(guān)鍵字和GEO就可以搜索到相關(guān)文章和GEO ID，該網(wǎng)址為：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=gene+family

?

一般通過(guò)這兩種方法就可以獲取自己想要的GEO ID，通過(guò)小果的方法獲得ID后，就可以跟著小果開(kāi)始今天的實(shí)操分析啦，其實(shí)就是這么簡(jiǎn)單?。?！哈哈哈哈哈。。。。。。。。

2.?導(dǎo)入需要的R包

3.?從GEO下載表達(dá)矩陣和芯片注釋注釋文件

#小果來(lái)畫重點(diǎn)啦！不同的測(cè)序平臺(tái)芯片注釋信息可能有差異奧，在提取注釋信息的時(shí)候要根據(jù)不同平臺(tái)格式靈活處理，本實(shí)例數(shù)據(jù)測(cè)序平臺(tái)為GPL3912，可以點(diǎn)擊查看注釋信息內(nèi)容。點(diǎn)擊GPL3912，就可以看到芯片完整注釋信息：

?4.把表達(dá)矩陣的探針I(yè)D換成Gene Symbol

5.按照實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)整理分組信息

#分組矩陣（design）已構(gòu)建好

6.利用limma 包進(jìn)行差異分析

?

#把全部基因的limma分析結(jié)果保存到文件

7.結(jié)果文件

1.?gplTOgene.csv

該結(jié)果文件為探針id對(duì)應(yīng)的Gene symbol和entrez_id，第一列為探針I(yè)D，第二列為Gene symbol,第三列為entrez_id。

2.?easy_input_expr.csv

該結(jié)果文件為處理好的表達(dá)矩陣文件，行名為Gene symbol,列名為對(duì)應(yīng)的樣本名。

?3.?easy_input_pheno.txt

該結(jié)果文件為提取的樣本分組文件。

?4.?easy_input_limma.csv

該結(jié)果文件為通過(guò)limma包進(jìn)行差異分析結(jié)果文件，行名為Gene symbol,第一列為log2FC，第四列為Pvalue值，第五列為矯正后的Pvalue值。

今天小果的分享就到這里啦！如果小伙伴有其他數(shù)據(jù)分析需求，可以嘗試本公司新開(kāi)發(fā)的生信分析小工具云平臺(tái)，零代碼完成分析，非常方便奧，

云平臺(tái)網(wǎng)址為：http://www.biocloudservice.com/home.html,

包括了GEO數(shù)據(jù)下載(http://www.biocloudservice.com/371/371.php),limma+gsva(http://www.biocloudservice.com/371/371.php)等小工具，歡迎大家和小果一起討論學(xué)習(xí)哈?。。?！

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