数据预处理——以GSE3494为例

最新推荐文章于 2025-10-22 11:28:34 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-22 11:28:34 发布 · 2.8w 阅读

50 ·

CC 4.0 BY-SA版权

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。

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

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

hellobear2012

关注关注

2
点赞
踩
50

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

GEO数据下载及整理

zhengxj_的博客

11-29

2759

啊

GEO数据库数据下载方法总结

最新发布

生信小博士的博客

10-22

1331

【摘要】GSEA分析（gseGO/gseKEGG）是一种不依赖预设阈值的基因集富集方法，通过全基因排序检测通路富集趋势，克服了传统ORA方法（enrichGO/enrichKEGG）丢失中等差异基因信息的缺陷。该方法基于2005年提出的GSEA算法，通过计算归一化富集分数（NES）识别显著通路，特别适用于检测"一致性趋势但未达显著阈值"的生物学通路。文中通过乳腺癌DNA修复通路案例和模拟数据演示，展示了其在临床研究和生物信息分析中的应用价值，并对比了与ORA方法的适用场景差异。核心参数包

GEO官网下载series_matrix读取，GPL探针，GSE临床数据

hx2024的博客

10-08

5236

由于网络原因，常常使用getGEO函数可能会出错，下载不了文件。可以从GEO官网下载矩阵（部分可能没有矩阵）然后进行R读取进行ID转换分析等。

数据预处理方法

wj176623的专栏

09-09

1255

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

836

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...

（一）单细胞数据分析——单细胞数据预处理

m0_47675572的博客

05-11

5208

单细胞分析流程之单细胞数据的预处理，包括数据读入，创建Seurat对象、质控等基本分析技术

GEO生信数据挖掘（六）实践案例——四分类结核病基因数据预处理分析

zzh1464501547的博客

10-10

5038

由于，在数据分析过程，你拿的数据样式可能会有不同，本节我们以结核病基因表达数据（GSE107994）为例，做一个实践案例。该数据集的临床形状数据和基因表达数据是单独分开的，读取，和处理都需自己改动代码。

【结合文献】——Affymatrix芯片数据预处理

weixin_40640700的博客

03-13

8997

【理论分析】（待补充）【实战】数据来源：GSE98793 芯片平台：GPL570（[HG-U133_Plus_2] Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array）登录GEO数据库，在检索框中输入GSE98793，打开数据界面。下载最下方的原始数据。下载后大概有857MB大小。注意，使用浏览器下载时可能会出现数据下载不完整的...

GSE27284甲基化数据是一套预后数据，已使用GEOquery导入数据

05-25

通过 `GEOquery` 包可以从 NCBI-GEO 下载所需数据集，并将其转换为适合进一步分析的形式： ```r library(GEOquery) gse ("GSE27284", GSEMatrix = TRUE) # 下载并解析数据集[^1] beta_matrix (gse[[1]]) # 提取 ...

GEO数据库原始数据处理GSE149507_RAW.tar

Laurus_Wang的博客

09-03

5070

GEO原始数据操作

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

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

1668

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！

R语言 | GEO表达矩阵的数据清洗与预处理

tianyuu1的博客

12-03

5949

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

生信小博士的博客

10-10

4570

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

08-18

9063

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...

生物信息学入门 GEO芯片数据差异表达分析时是否需要log2以及标准化的问题

无名岛

03-13

3万+

GEO中的Series Matrix File(s)通常是经过了标准化和对数转换的数据。但不全是。在实际应用的时候需要根据情况判断一下。对于芯片数据，可能作者将.cel的文件处理成未标准化的数据直接上传。一般来说，在判断counts是否需要重新标准化以及是否需要log2时，可以根据数值大小粗略估计。如果表达丰度的数值在50以内，通常是经过log2转化的。如果数字在几百几千，则是未经转化的。因为...

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

xiaobai1_1的博客

12-04

2万+

1、GEO数据库介绍 GEO全称GENE EXPRESSION OMNIBUS，由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库。创建于2000年，收录世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据。 GEO上有四类数据GSM, GSE, GDS, GPL 1.GSM是单个样本的实验数据 2.GDS是人工整理好的关于某个话题的GSM的集合，一个GDS中的GSM的平台是一样的 3.GSE是一个...