c(1,11)这里的11是GPL平台表格里面,代表第11列,小果这里GeneSymbol是11列,所以这里是11,小伙伴们需要数一下自己数据Symbol在第几列。 接下来: #合并ID与基因列 Exp = merge(ID_Sybmol,GSE4100,by.x = "ID",by.y = "ID_REF",all=T) #45782个 Exp = Exp[,-1] View(Exp)#查看一下数据集 这样...
最后，将annotation CSV文件与表达矩阵结合。通过探针编号作为桥梁，可以轻松匹配并获取基因符号（gene_symbol）、染色体位置等详细信息。遵循上述步骤，即可实现从ID_REF到Gene_Symbol的转换，为后续的GEO数据库数据分析工作提供关键信息。
> ids1=ids1[c(01,11)] > names(ids1)=c("probe_id","symbol") > length(unique(ids1$symbol))#看有多少个基因 [1] 15256 > exprSet=expr > table(rownames(exprSet)%in%ids1$probe_id) FALSE TRUE 17429 98 > table(ids1$probe_id%in%rownames(exprSet)) FALSE TRUE 27961 98 对应上98个 ...
加一个芯片ID号,一共7列'data.frame':33297obs.of7variables:$X.ID_REF.:int7892501789250278925037892504789250578925067892507789250878925097892510...$X.GSM1052615.:num7.256
GEO数据库从ID_REF到Gene_Symbol,无代码获取表达矩阵 进行GEO数据分析过程中,没有发现找到这方面的方法介绍。自己操作过程中进行总结,方便自己以后使用(如果可以帮到大家就更好了) 使用的GEO数据集:GSE3494 数据集简介:包含315名妇女的乳腺肿瘤标本组成的数据集。包含ER状态、PR状态、肿瘤等级(低、中、高)、淋巴结...
1. 提取基因标志 2. ID转换 3. 合并基因 正要解决这个问题，方案不一定百分百对，但用于分析应该足够...
log2转换后 但是我们发现一个问题,这个表达数据行名是探针,不是我们熟悉的基因名称如果TP53,BRCA1这样的,所以我们需要注释他。 5.获取注释信息 这步会很顺利,也会很难,是技术上的限速环节。 skr!GEO芯片数据的探针ID转换 有些GEO平台的探针转换比较麻烦 ...
mymatch <- match(probesets,tab$ID_REF) return(tab$VALUE[mymatch]) }) ) data.matrix <- apply(data.matrix,2,function(x) {as.numeric(as.character(x))}) data.matrix <- log2(data.matrix) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...
采用Excle、Notepad+++这样的工具打开GSE70213_series_matrix.txt,然后将文件中的首位中含有!的行全部删除,只留下从"ID_REF"开始的数据行(如下图),然后另存为GSE70213_matirx. txt 将GSE70213_matirx.txt用Excel打开,数据形式如下: 然后另存为GSE70213_matrix.csv(也就是保存为csv格式。该操作务必进行!如果打开...
1. 转换工具中将数据库类型设置成“自定义SQL/Oracle”; + 2. 打开工具的高级自定义脚本,选择内置脚本《[插件] 通用自定义SQL配置》,然后点击应用按钮; + 3. 自定义SQL配置界面中选择一个合适的模板进行填充;或者直接使用“ST_GeomFromText兼容格式”模板,把SQL语句修改成你数据库支持的格式; + 4. 自定...