如何成功getGEO

通过加载GEOquery包，使用getGEO函数可以得到对应GEO号的表达矩阵，注释信息，样本信息等。以GSE76275为例。

rm(list = ls())  
options()$repos #翻墙
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options()$BioC_mirror
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
library(GEOquery)
gset <- getGEO('GSE76275', destdir=".",
               AnnotGPL = T,     ## 注释文件
               getGPL = T)       ## 平台文件

然而由于网络等问题，getGEO函数可能会出错。

image.png

以下为解决方法。

1.表达矩阵

进入GEO网站，找到对应的Series Matrix File(s)即表达矩阵进行下载，保存到本地进行加载。

image.png
image.png
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在R中打开,由于read.table之后的表达矩阵与getGEO之后的有一定出入，需要处理一下。

a1<-read.table("GSE76275_series_matrix.txt.gz",sep="\t",quote = "",
               fill=T,comment.char = "!",header=T)
rownames(a1)<-a1[,1] #把第一列的值变为行名
a1<-a1[,-1] #把第一列去掉
# 另外还需要把行名、列名进行一定的处理，去掉前后多余的字符。

image.png
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2.注释信息

在GEO网站找到GSE76275对应的注释信息号为GPL570

image.png

在R中直接单独下载GPL570，可以看到GPL570中含有很多信息，我们可能只需要其GENE ID以及GENE SYMBOL，提取出来即可

GPL570 <- getGEO("GPL570",destdir = ".")

法2 在得到GPL号之后，去菜鸟团网站http://www.bio-info-trainee.com/1399.html 找到对应注释信息的R包

image.png
下载并加载R包，可得注释信息。详见https://www.jianshu.com/p/e15ee2cd3174

3.可能getGEO("GPL570",destdir = ".")还是不行

在我们下载好表达矩阵之后，可以再试一次

Gset <- getGEO('GSE76275', destdir=".",
               AnnotGPL = F,     ## 注释文件
               getGPL = F)       ## 平台文件

这时因为本地已经存在表达矩阵的文件，可能会促进网络对整体的加载，将样本信息一并下载下来。此后再进行一系列操作就很方便了。

ggset <- Gset[[1]]
pdata <- pData(ggset)
eexprs <- exprs(ggset)

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参考来源：生信技能树

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