数据预处理——以GSE3494为例

最新推荐文章于 2024-11-24 21:24:48 发布

hellobear2012

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分类专栏：科研笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hellobear2012/article/details/51072017

本文介绍了使用R语言进行GEO数据预处理的方法，包括读取Excel文件、处理GSE3494数据集、质量控制（RLE和NUSE箱线图检查）以及数据预处理的背景校正、标准化和表达值估计。通过read.table、read.csv等函数读取数据，并使用Affy包进行AffyBatch对象处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、数据读取

1）读取excel文件——GEO中Series Matrix File(s)是预处理过的基因表达矩阵，用excel打开删掉注释信息，获得行为探针，列为样本的基因表达矩阵。

read.table(),read.csv(),read.delim()直接读取EXCEl文件时，都会遇到一下问题：“在读取‘.xls’的TableHeader时遇到不完全的最后一行”。

解决的方法有以下几种：假如文件1.1中是一个6乘以2的矩阵，元素为：

1	23
2	24
3	25
4	26
5

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GEO数据下载和整理

2403_89168692的博客

05-10

723

本文介绍了从GEO数据库下载基因表达和临床数据的流程，包括数据筛选、注释信息获取及整理、数据导出等步骤。首先，通过关键词检索和筛选条件（如物种、数据类型等）获取所需数据集，重点关注样本量、实验设计等质量指标。其次，通过TXT、Soft格式或R包获取注释信息，并使用R语言进行数据整理，包括表达矩阵的log转换、探针ID与基因symbol的匹配、重复基因处理等。最后，整理临床信息并导出表达矩阵和临床数据，为后续分析提供基础。

gse130146：在2020年夏季编写的R代码用于分析生物学数据集

02-15

gse130146：在2020年夏季编写的R代码用于分析生物学数据集

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数据预处理方法

wj176623的专栏

09-09

1231

一.数据清理 1.填出缺失值：无记录值数据（1）忽略元祖：缺少类标号时使用，适用于多个属性值缺失；（2）人工填写缺失值；（3）用属性的均值填充缺失值；（4）用全局常量填充（unknow）；（5）用同样本的属性均值填充缺失值；（6）使用最可能的值填充缺失值（可由回归、贝叶斯形式化的基于推理的工具或决策树归纳确定）。 2.光滑噪声数据：被测量变量的随机误差或方差。（1）

数据分析之数据预处理

Poor - Because you have no ambition

04-25

808

数据分析之数据预处理 特征工程特征工程详细分解为特征使用、特征获取、特征处理、特征监控。特征使用是指基于业务理解，尽可能找出对因变量有影响的所有自变量（特征）。找出特征后需要评价其特征的获取难度、覆盖率和准确率。特征获取是指如何获取这些特征、如何存储这些特征。接下来是特征处理，特征处理分为特征清洗、对单个特征的预处理、对多个特征的预处理和衍生变量。最后是特征监控，指验证特征的有效性分析...

GEO数据库原始数据处理GSE149507_RAW.tar

Laurus_Wang的博客

09-03

4492

GEO原始数据操作

临床信息去冗余临床数据处理分组不同的GSE数据集有不同的临床信息，不同的分组技巧临床表型临床信息table 多个信息怎么快速看去掉临床分类变量

生信小博士的博客

12-02

1413

最近，我发现学徒在学习GEO数据挖掘的过程中，遇到了第一个也是至关重要的一个难题就是对下载后的数据集进行合适的分组，因为只有对样本进行合适的分组，才有可能得到我们想要的信息。会发现有些信息是冗余的，有些是有效信息可以用来分组，但是表型记录太多，看起来会混淆，所以需要去除那些冗余信息，就是在所有样本里面表型记录都一致的列。总结一下，我们可以根据自己的需求选取合适的代码去进行有效的分组，在不同的情况下选取最合适当下的方法，方便自己去做后续的数据分析。下面看学徒的表演（PS: 图片较多的推文，排版真的是吓死人！

【Bioinfo Blog 013】【R Code 011】——甲基化芯片数据分析（ChAMP包）

10’s Blog

01-07

4368

目录一、甲基化芯片检测原理二、甲基化芯片数据分析2.1 数据预处理2.2.1 数据整理2.2.2 质控2.2 甲基化分析2.3 CNV分析2.4 差异甲基化位点注释一、甲基化芯片检测原理二、甲基化芯片数据分析 2.1 数据预处理 2.2.1 数据整理 2.2.2 质控 2.2 甲基化分析 2.3 CNV分析 2.4 差异甲基化位点注释 ...

【基于深度学习方法的激光雷达点云配准系列之GeoTransformer】——数据部分梳理（1）

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1471

使用自己的数据进行点云数据配准的训练时，需要运行GeoTransformer/experiments/geotransformer.kitti.stage5.gse.k3.max.oacl.stage2.sinkhorn/下面的trainval.py，它是调用同目录下的dataset.py来组织数据的。而在这个文件的开头，就import 了geotransformer.utils.data模块中的三个函数，因此理解这个模块是非常重要的。

【Bioinfo Blog 006】【R Code 005】——GEO表达谱数据质控

10’s Blog

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数据下载及质控 GEO数据下载 GEOquery包安装注意：需要R 4.0及以上 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("GEOquery") .cel数据下载 getGEOSuppFiles("GSE65496") ## 定位到目标目录后，解压文件 untar("GSE46106_RAW.tar") 读取.c

论文模型设置与实验数据：scBERT

dundunmm的博客

11-24

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基于单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据对细胞类型进行注释是研究疾病进展和肿瘤微环境的前提。现有的注释方法通常存在缺乏精心整理的标记基因列表、处理批次效应不当以及难以利用潜在基因-基因交互信息的问题，削弱了这些方法的泛化性和鲁棒性。作者开发了一种基于预训练深度神经网络的模型，即单细胞双向编码表示转换器（scBERT），以克服这些挑战。遵循BERT的预训练和微调方法，scBERT通过在大量未标记的scRNA-seq数据上进行预训练，获得了对基因-基因交互的通用理解；

GSE102759_series_matrix.txt

10-17

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R语言 | GEO表达矩阵的数据清洗与预处理

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12-03

5499

表达量矩阵的数据清洗应该在注释完成之后进行，并且下列操作最好按顺序进行如下图的表格所示，同一个探针ID对应的gene有多个，用///分隔着，而我们想获得一个探针ID只对应一个基因symbol的表格。表达矩阵注释过后，通常会有一些基因名是重复 Gene.symbol：是需要去重的所在例名data：是表达矩阵删除Symbol行

判断GEO芯片数据表达矩阵是否需要log2转换怎么知道表达矩阵是否标准化了代码判断矩阵是否被标准化了代码

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通过exprs函数获取表达矩阵后我们可以通过以下三种方法判断是否需要进行log2转换。

2018年SCI论文--整合GEO数据挖掘完整复现三：差异表达（GSE37815）

bioprogrammer

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文章目录论文地址GSE37815数据下载到表达矩阵GSE37815数据下载getGEO包下载的探针注释文件不全，需要在GEO网站下载筛选探针分位数标准化预处理分组差异表达表达矩阵分组矩阵差异表达矩阵按照logFC排序保存差异表达矩阵火山图热图论文地址 GSE37815数据下载到表达矩阵 GSE37815数据下载 library(GEOquery) gset = getGEO('GSE3781...

GEO数据下载及整理

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2389

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R语言 | GEO数据库下载GSE基因芯片以及表达矩阵和临床信息的提取

tianyuu1的博客

11-30

1万+

如果只有一个就还好，如果有两个就说明数据是存在于两个平台的，不要遗漏了。最后将数据框输出为csv文件，这个时候如果直接用write.table()函数的话，会造成列名左移的情况，解决办法参见我之前的文章。只能提取该GSE中一个GPL，不注意这点就会遗漏掉另一个GPL的数据。如果你的GSE只有一个GPL，那么从gset中就仅含有一列数据，也就是说。的意思是，从gset这个对象中提取第一列数据。你的GSE只有两个GPL，那么从gset中就有两列数据，运行后，会得到一个叫做“gset”的“对象”。

GEO数据挖掘构建基因表达矩阵

最新发布

04-04

### Redis Geo 数据库与 GEO 表达谱数据库的区别关于Geo数据库中的数据详细程度，需区分讨论的是Redis的地理位置数据结构（GeoHash）以及生物信息学领域中的GEO数据库。以下是两者的具体分析： #### 1. **Redis 地理位置数据结构 (GeoHash)** Redis 的地理功能主要依赖于 GeoHash 算法来处理空间索引和距离计算问题[^1]。其核心在于通过将经纬度编码成一个可比较的字符串（即 GeoHash），从而能够快速完成范围查询、半径查找等功能。 - **数据存储细节**：Redis 中的地理位置数据通常只保存 Point 和 Member 类型的信息。Point 是指具体的经纬度坐标；而 Member 则是一个带有标签的对象，它不仅包含了实际的位置还可能附加其他元数据。 - **精度控制**：由于采用了 GeoHash 编码方式，在不同长度下可以提供不同程度的空间分辨率。例如较短的哈希串对应较大的区域覆盖面积但较低精密度，反之亦然。因此对于 Redis 来说，“数据详尽度”的概念更多体现在如何设置合理的参数以满足应用需求上——比如指定搜索半径大小或者调整 geoadd 命令时使用的浮点数位数等操作都会影响最终呈现出来的结果集规模及其准确性。 #### 2. **GEO 生物信息学数据库** 相比之下,GEO(Gene Expression Omnibus)作为NCBI维护的一个公共高通量基因组资源仓库，则完全服务于生命科学研究人员,专注于收集并分发各种类型的分子丰度测量实验产生的原始及经过初步加工后的资料集合[^2]。当提到从该平台获取的数据“详细程度”，这实际上取决于几个因素: - **样本描述文件(Sample Description File)**: 每份提交至GEO系统的记录都附带有一系列元属性字段(如物种名、组织类型等等)，这些构成了我们理解整个研究背景的基础框架； - **平台技术规格**: 不同测序方法所产出的结果自然存在差异性，illumina芯片可能会给出探针强度数值矩阵形式的表现模式图谱，RNA-seq则倾向于报告转录本计数列表； - **预处理状态**: 部分项目仅上传未经任何修正过的原始读段序列档案(.fastq/.sra), 而另一些已经完成了标准化流程诸如归一化处理之后再公开分享给社区成员进一步挖掘利用价值所在. 所以针对特定课题而言，使用者可以根据自身需要挑选适合版本级别的素材来进行后续统计建模工作之前先做好充分调研功课是非常必要的举措之一. ```python # 使用 R 语言加载 GEO 数据的例子 library(GEOquery) gse <- getGEO("GSE8970", GSEMatrix = TRUE)[[1]] print(dim(gse)) # 查看数据维度 head(exprs(gse)) # 显示部分表达值 ``` 上述脚本展示了怎样借助 `GEOquery` 包一键抓取目标编号下的全套内容，并简单浏览了一下内部构成概况以便初学者入门学习参考之用。 ---