Affymetrix芯片分析：获取差异表达基因系列一

library(affy)

library(tcltk)

filters<-matrix(c("CEL file", ".[Cc][Ee][Ll]", "All",".*"), ncol = 2,byrow = T)
cel.files <-tk_choose.files(caption = "Select CELs", multi =TRUE,filters= filters, index = 1)

data.raw<-ReadAffy(filenames = cel.files)

 
n.cel <-length(cel.files)
sampleNames(data.raw)

==============================================
sampleNames(data.raw)<-paste("S",1:n.cel,sep='')
pData(data.raw)$treatment <-rep(c("0h", "1h","24h", "7d"),each=2)

#生成0h，1h，24h，7d四个值依次重复两次所组成的数列，数列命名为treatment

pData(data.raw)

#指针pData函数读取文件
==============================================

1、计算基因表达量
eset.rma <-rma(data.raw)

eset.mas5<-mas5(data.raw)

%%注意rma的eset结果是经过对数变换的，而mas5的eset结果是原始信号强度。虽然表达量是用对数变换的信号值表示的，但是有些计算过程要用到未经变换的原始值，应该把它们都计算出来：

emat.rma.log2<-exprs(eset.rma)
emat.mas5.nologs <-exprs(eset.mas5)

emat.rma.nologs<-2^emat.rma.log2
emat.mas5.log2 <-log2(emat.mas5.nologs)

 

results.rma<-data.frame((emat.rma.log2[,c(1,3,5,7)] + emat.rma.log2[,c(2,4,6,8)])/2)

#计算平均值，并转换为数据框格式#计算表达量差异倍数

results.rma$fc.1h<- results.rma[,2]-results.rma[,1]
results.rma$fc.24h <- results.rma[,3]-results.rma[,1]
results.rma$fc.7d <- results.rma[,4]-results.rma[,1]

subset.logic <-results.rma$fc.7d>0
subset.data <- results.rma[subset.logic,]

#要注意的是逻辑向量的长度要和相应维度的数据长度一致，逻辑向量中为TRUE的就保留，FALSE的就丢弃。
head(subset.logic)

 

 

2、选取表达基因

%选取“表达”基因的方法常见的有两种，一是使用genefilter软件包，另外一种是调用affy包的mas5calls()函数。使用 genefilter需要设定筛选阈值，不同的人可能有不同的标准。mas5calls方法使用探针水平数据（AffyBatch类型数据）进行处理，一般使用没经过预处理的芯片数据通用性强些，其他参数用默认就可以。

data.mas5calls <-mas5calls(data.raw)

eset.mas5calls<-exprs(data.mas5calls)

#继续用exprs计算“表达”量，得到的数据只有三个值P/M/A。对于这三个值的具体解释可以用?mas5calls查看帮助。P为present，A为absent，M为marginal（临界值）。