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GEO数据库中的数据是公开的,很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析,其中差异表达分析是最常见的分析策略之一,为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据,官网提供了一个工具GEO2R
, 可以方便的进行差异分析。
从名字也可以看出,该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中,然后进行差异分析,本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的
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GEOquery
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limma
GEOquery
用于自动下载GEO数据,并读取到R环境中;limma
是一个经典的差异分析软件,用于执行差异分析。
一组样本在GEO数据库中用series
表示,比如GSE25724
, 包含了case和control两组样本,case组包含6个生物学重复,control组包含7个生物学重复,共13个样本,链接如下
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE25724
在网页上可以看到GEO2R
的按钮,点击这个按钮就可以进行分析了, 除了差异分析外,GEO2R
还提供了一些简单的数据可视化功能。
1. Value distribution
该选项用箱线图展示所有样本中表达量的分布,结果示意如下
2. Profile graph
该选项用于展示某个探针/基因在所有样本中的分布,结果示意如下
点击Sample values
, 可以看到对应的表达量值,示意如下
GEO2R
进行差异分析的步骤如下
1. 定义样本分组
通过Define groups
按钮定义样本分组,首先输入一个group的名字,然后选择对应的样本,示意如下
2. 参数调整
通过页面下方的Options
菜单,可以调整差异分析时的参数,示意如下
第一个参数用于选择多重假设检验的P值校正算法,第二个参数表示是否对原始的表达量进行log转换,第三个参数调整最终结果中展示的对应的platfrom的注释信息,是基于客户提供的supplement file中的信息, 还是使用soft
文件中的信息。
3. 执行
点击如下所示的Top 250
按钮,执行差异分析。
结果示意如下,在页面上只显示最显著的250个差异基因
全部基因的结果可以通过Save all results
导出,通过GEO2R
, 可以在没有任何编程基础的情况下,顺序的完成差异分析。
·end·
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