Affymetrix芯片分析：获取差异表达基因系列三_SAM

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#生物信息学 #基因芯片 #差异表达

本文介绍了如何使用R中的Bioconductor和affy包对Affymetrix基因芯片数据进行预处理、质量控制，并通过Significance Analysis of Microarrays (SAM) 方法寻找差异表达基因。通过对GEO数据集E-GEOD-470的分析，展示了从数据加载、预处理到差异表达分析的完整流程，并利用heatmap进行了可视化。

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite("ArrayExpress")

library(ArrayExpress)

AEset<-ArrayExpress("E-GEOD-470")%GEO中哮喘相关的基因表达谱数据（编号GSE470） 

save(AEset,file="AEset.RData")

load("AEset.RData")

class(AEset)%三种查看方式

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Affymetrix芯片分析：获取差异表达基因系列二_Moderated t statistic
hellobear2012的专栏
04-13 2642
library(limma)%把limma包载入R中 library(tcltk)%把tcltk包载入R中 library(affy)%把affy包载入R包中 filters  cel.files  data.raw  design  colnames(design)  eset.rma  eset
基因芯片（Affymetrix）分析3：获取差异表达基因
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06-17 9679
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【基因芯片】差异表达分析的基本原理与方法
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python基因差异分析_差异表达基因的分析（2）
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