分析GEO下载下来的文件，通常单个GEO文件内包含的样本量不够大，用起来结果不太好，因此往往需要考虑将多个GEO文件汇总呈一个compile。GPL平台一样的话，可以用MAS5、RMA等方法对CEL的芯片数据进行归一化处理。但是，GPL平台不一样的话，似乎没有什么好方法。
查pubmed发现了2020年发表在bioinformatics上的一篇文章，作者开发出了一个MatchMixeR的R包，能够对芯片数据进行跨平台归一化，结果似乎很不错，今天来实践一下。
doi: 10.1093/bioinformatics/btz974
算法解释
- 下载R包
https://github.com/dy16b/Cross-Platform-Normalization
一开始用下载到本地用install.package() ，报错耽搁了好久，后来灵机一动直接用命令从github下载并安装，瞬间成功！
library(devtools)
install_github("dy16b/Cross-Platform-Normalization/MatchMixeR") #从github下载R包
library(MatchMixeR)
-
使用【失败】
无法调用函数
包里只有两个matrix
PCA看一下是两群
不懂为啥不能调用函数！
不开心！浪费了1个多小时。
为各位生信人避雷。。。
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