GEO 1-4-123

长脚本管理方式

1. 分成多个脚本，每个脚本最后保存Rdata，下一个脚本开头清空再加载。
2. if(F){...}, 则{}里的脚本被跳过，if(T){...},则{}里的脚本被执行，凡是带有{}的代码，均可以被折叠

GEO来了

图表介绍

1. 热图：

• 输入数据是数值型矩阵/数据框
• 颜色的深浅表示数值的大小

• scale
  相关性热图
  差异基因热图

  
  image.png

2. 散点图 / 箱线图：

输入数据是数值型向量和一个字符串向量（有重复值，且取值有限）
纵坐标（值）——横坐标（群体）

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3. 火山图

单个基因在两组之间的表达量差异

• 多基因差异分析，展示 logFC 和 P.Value

• foldchange(FC):处理组平均值/对照组平均值
  log2FC：处理 / 对照表达量差异倍数的 log 值

  
  image.png
  image.png
  image.png
• 通常说的上调、下调基因是指表达量显著上升 / 下降的基因，结合P值。
• P值越小，越有统计学差异，-log10(P.Value)越大
  ？？why火山图的纵坐标是-log10(P.Value)：
  image.png
  火山图加标签

4. PCA图

主成分分析：组内重复/组间差异

• 主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分）。
• 根据这些主成分对样本进行聚类，代表样本的点在坐标轴上距离越远，说明样本差异越大。

*表达矩阵：行是一个基因在所有样本中的表达量，一列是一个样本所有基因为表达量

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GEO背景知识+分析思路介绍

实验设计

实验目的：通过基因表达量数据的差异分析和富集分析来解释生物学现象

• 病变组织vs健康组织
• 药物处理vs对照组
  有差异的材👉🏻差异基因👉🏻代谢通路/功能注释👉🏻解释基因差异的原理

三个缩写

• GSM：用户提交给GEO的样本数据。
• GSE：一个完整的研究，并提供了整个研究的描述，包括对数据的描述，总结分析。
• GPL：用户测序使用的芯片/平台

基因表达芯片：探针的表达量反应基因的表达量

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分析思路

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R语言实现

下载用函数实现：GEOquery::getGEO

1. 将数据下载到本地
2. 以对象的形式读入R（eSet）

注意检查数据的完整性

• 从eSet中提取表达矩阵exp
• 从eSet中提取临床信息pd（数据框）
• 从eSet中提取gpl编号

limma包用于芯片差异分析

• 本质上只是R包和函数
• 准备好需要输入的数据、写对参数
• 帮助文档

芯片数据差异分析：limma包
转录组数据差异分析：limma（voom）、edgeR、Deseq2