基因芯片数据分析-1: 使用GEOquery 包从GEO获取数据

Python016

基因芯片数据分析-1: 使用GEOquery 包从GEO获取数据,第1张

GEOquery 包使用指南

GEO(The NCBI Gene Expression Omnibus)是NCBI专门储存高通量测序的库。如基于芯片数据(mRNA、DNA、蛋白丰度),蛋白质质谱数据和高通量测序数据。

GEO数据主要有4种基本类型。Sample, Platform 和 Series是由作者上传的数据,dataset是由GEO官方从做和提交的数据整理出来的。

## 1.1 Platforms

GEO 号:GPLxxx。

芯片的组成信息,例如 cDNAs, oligonucleotide probesets, ORFs, antibodies 。或者其它定量检测平台信息,例如SAGE tags, peptides。

## 1.2 Samples

GEO 号: GSMxxx

描述单个样本信息,处理步骤、处理条件以及实验测得的结果。一个样本可能属于多个研究(Series)。

## 1.3 Series

GEO 号:GSExxx

涉及同一个研究的记录,包括处理过的数据、总结和分析;信息可以从GSEMatrix文件解析快速得到。

##1.4 Datasets

GEO 号:GDSxxx

一套经过整理的GEO 数据集。每套数据都是可以进行生物学或者统计学上比较的样本,是GEO自带工具进行数据分析和展示的基础。一个 GDS数据集来自同一个平台,数据分析和标准化都具有一致性。

getGEO 函数可以从GEO官网获取数据或者将固定格式数据解析为R格式的数据。

GEOquery 数据结构大致分为两类。第一种是GDS, GPL和GSM,他们的操作和数据类型差不多;第二种是GSE,GSE数据是由GSM和GPL整合而成。

## 3.1 GDS, GSM 和 GPL

这些数据类组成

可以使用show()查看这些数据类。

##3.2 GSE类

GSE类组成:

GEO datasets与limma 数据结构MAList 和Biobase数据结构 ExpressionSet比较相似。可以相互转换:

## 4.1 Getting GSE Series Matrix files as an ExpressionSet

GEO Series是一套实验数据的集合,有SOFT,MINiML格式文件,以及一个 Series Matrix File(s)文本。Series Matrix File是tab-delimited text, getGEO 函数可以解析,解析结果就是ExpressionSets。

一个GSE下如果存在多个GPL测序,筛选特定的GPL数据;GSE会有多个列表 gset[[idx]]

##4.2 Converting GDS to an ExpressionSet

##4.3 Converting GDS to an MAList

ExpressionSet不包含注释信息, getGEO 可以帮助我们获取。

与ExpressionSet不同,the limma MAList 包含基因注释信息。上面的gpl包含注释信息。

MAList不仅包含数据,还包含样本信息,和注释信息。

4.4 Converting GSE to an ExpressionSet

GSE转换成ExpressionSet

这个GSE包含两个GPLs,GPL96 和 GPL97。

筛选使用GPL96 的GSM。

获取表达矩阵:

构造ExpressionSet

##6.1 Getting all Series Records for a Given Platform

英文版原文见:[Using the GEOquery Package

用limma包,这里注意,limma包是对基因芯片表达矩阵的分析,不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析(因为数据特征不同),RNAseq需要用另一种方法

解读此表

但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较,所有还有下一种方法

处理好了分组信息,再自定义比较元素

自定义函数进行比较

热土和火山图都是傻瓜式的,只要的前面得出的deg数据(也就是基因差异表达数据)是正确的