2、筛选差异基因 limma进行差异表达分析需要准备好3个数据:表达矩阵,分组矩阵,差异比较矩阵。表达矩阵我们上面已经从GEO下载得到,只需要将芯片ID注释为基因ID即可(也可在差异分析后进行注释ID),但这里的芯片平台比较罕见,找了半个小时没找到对应的注释包,因此直接下载其对应的注释包写代码进行注释。 >gpl1291<-getGEO...
GEO数据库里蕴含了大量的基因芯片数据和高通量测序数据(尤其是转录组数据),对这些数据可以进行差异表达分析,从而发现新的关系网络、为新研究构建框架。 通常GEO数据挖掘包括以下几个过程: 搜寻和下载GEO数据 构建表达矩阵 执行差异分析 寻找和可视化差异基因 执行KEGG和GO富集分析 现在我们有了数据,接下来就是如何提取下...
GEO数据挖掘的差异基因表达分析是生物研究中重要的一步，它通过挖掘GEO数据库中的海量基因芯片和转录组数据，寻找基因表达的差异，揭示潜在的生物学关系和研究新方向。整个过程主要包括数据下载、预处理、差异表达分析和可视化等步骤。首先，从GEO下载GSE数据，建议在下载时设置getGPL为False，以便后续单独处理...
GEO数据挖掘，通过从海量生物数据中提取有价值信息，是科研人员实现特定研究目标的关键步骤。GEO数据库中储存的基因芯片和转录组数据，是进行差异表达分析的宝贵资源，能揭示潜在关系网络并支持新研究设计。本文将详细介绍如何对GEO数据进行处理，包括数据下载、分析和可视化。首先，从GEO下载数据，设置getGPL参数...
进行基因差异分析 1.读取数据 rm(list = ls()) ## 魔幻操作,一键清空~ options(stringsAsFactors = F)#在调用as.data.frame的时,将stringsAsFactors设置为FALSE可以避免character(字符)类型自动转化为factor(因子,如0,1)类型 # 注意查看下载文件的大小,检查数据 ...
(一)GO富集分析(用差异基因做富集) 输入数据 代码语言:javascript 复制 #(1)输入数据 gene_up = deg$ENTREZID[deg$change == 'up'] gene_down = deg$ENTREZID[deg$change == 'down'] gene_diff = c(gene_up,gene_down) #得到了差异基因 代码语言:javascript 复制 #(2)富集#以下步骤耗时很长,设置...
contrast.matrix ##这个矩阵声明,我们要Tumor组和Non_Tumor组进行差异分析比较#第一步lmFit,#lmFit为每个基因给定一系列的阵列来拟合线性模型fit<-lmFit(dat1,design)#第二步eBayes,#eBayes给出了一个微阵列线性模型拟合,通过经验贝叶斯调整标准误差到一个共同的值来计算修正后的t统计量、修正后的f统计量和微分...
输入数据是差异基因的entrezid id(id可以用symbol基因名来表示,也可以用entrezid(富集分析指定用)来表示) KEGG数据库 把基因及表达信息作为一个整体的网络。研究基因在哪些通路上。 GO数据库 细胞组分 分子功能 生物过程 R包上进行基因差异及富集分析的包:cluster profile ...
GEO数据库基因芯片目的通过分析GSE25076基因芯片数据,探索神经源性高血压小鼠下丘脑的差异基因,尝试寻找该病的潜在治疗靶点.方法在NCBI提供的GEO2R平台内检索GSE25076,将全部数据下载保存为Excel格式,并进行差异基因分析.采用DAVID平台进行GO分析,京都基因与基因组百科全书(KEGG)平台进行KEGG通路分析,STRING平台进行基因...
在上一篇文章《GEO数据挖掘:(一)寻找共同差异基因》中我们通过两个实验的数据寻找到了一些差异基因,本篇文章将对这些差异基因的互作关系进行简单的分析,用到的工具主要有String和Cytoscape. 1、利用String进行蛋白互作网络分析 STRING是蛋白质相互作用数据库,可用来分析已知蛋白之间和预测蛋白质之间相互作用。