1、随便点击一个样本编号,比如说GSM92240,看下Series Matrix File都经过了什么预处理: 2、顺便提一下MAS5和RMA都是把检测到的每个样本的探针信号,转换成具体的数值,没有经过标准化处理,更没有经过log转换,是很原始的值,需要进一步处理才能进行分析。如果你不喜欢原作者对数据的处理方式,你也可以下载原始的文件,自...
1. geneMatrix.txt 2. 分组文件:normal.txt; tumor.txt 根据探针矩阵文件Series Matrix File(s)获得样品的临床信息,并整理成健康组及疾病组。 分组文件格式: 文件准备好之后在RStudio中运行如下代码: if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("limma"...
下载表达量数据:点击 Series Matrix File(s) 进行下载。下载之后解压到工作目录:GSE75214_series_matrix.txt 下载平台数据:点击 Platforms (1) GPL6244 进行下载:GPL6244-17930.txt 然后用代码加载数据: 1 2 3 4 5 # 将数据加载好 exp <- read.table("GSE75214_series_matrix.txt", header = TRUE, sep ...
首先打开GEO站点(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/),在搜索框中输入GSE70213,点击搜索,可获得GSE70213的记录页面。此时,找到页面底下的“Series Matrix File(s)”,点击下载,将数据压缩包保存到事先设置好的R用户目录下(如我设置的为C:UsersliumweiDocumentsR),然后解压可获得GSE70213_series_matrix.txt文件,...
save(GSE71187_expr,GSE71187_clin,file = 'GSE71187.rda') 处理结果如下: 临床数据 表达数据 看起来是不是整洁多了呢~ 2 Part.2 Illumina数据的处理 对于Illumina数据,我们以GSE76427为例,需要下载的文件有以下三个:①GPL10558;②Series Matrix Files;和...
4. 手动下载GEO matrixfile载并初始化数据(示例性数据GSE70213) 首先打开GEO站点(https://www.ncbi.nlm./geo/),在搜索框中输入GSE70213,点击搜索,可获得GSE70213的记录页面。此时,找到页面底下的“Series Matrix File(s)”,点击下载,将数据压缩包保存到事先设置好的R用户目录下(如我设置的为C:\Users\liumwei...
点击Series Matrix File(s)后,选择文件的路径点击保存。 对下载好的矩阵文件解压,使用EXCEL表格打开,如下图,其中感叹号开头的是注释文件,将其删除。 将注释文件删除后,把EXCEL里面的矩阵粘贴在txt文档里,命名为M.txt。 同时在EXCEL中建立两列以sample,group分组的表格,对样本进行分组,C为肿瘤组,T为病例组。将表格...
点击Series Matrix File(s)后,选择文件的路径点击保存。 对下载好的矩阵文件解压,使用EXCEL表格打开,如下图,其中感叹号开头的是注释文件,将其删除。 将注释文件删除后,把EXCEL里面的矩阵粘贴在txt文档里,命名为M.txt。 同时在EXCEL中建立两列以sample,group分组的表格,对样本进行分组,C为肿瘤组,T为病例组。将表格...
进入GEO网站,找到对应的Series Matrix File(s)即表达矩阵进行下载,保存到本地进行加载。 在R中打开,由于read.table之后的表达矩阵与getGEO之后的有一定出入,需要处理一下。 a1<-read.table("GSE76275_series_matrix.txt.gz",sep="\t",quote = "", ...
点击Series Matrix File(s)后,选择文件的路径点击保存。 对下载好的矩阵文件解压,使用EXCEL表格打开,如下图,其中感叹号开头的是注释文件,将其删除。 将注释文件删除后,把EXCEL里面的矩阵粘贴在txt文档里,命名为M.txt。 同时在EXCEL中建立两列以sample,group分组的表格,对样本进行分组,C为肿瘤组,T为病例组。将表格...