长脚本管理方式
- 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。
- 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
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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）
image
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
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- 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)：
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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
- 将数据下载到本地
- 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
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