GEO芯片分析热图聚类是疾病组与对照组聚在一起是怎么回事

最新推荐文章于 2024-11-18 20:19:15 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-18 20:19:15 发布 · 399 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#r语言

在对GEO下载的芯片数据进行分析时遇到聚类问题，可能由于原始数据表达量极高（如超过10000），导致聚类效果不佳。考虑数据预处理时进行log转换，这通常是解决此类问题的一种方法，以使数据分布更均匀，便于后续分析。

如图，从GEO上下载的数据做分析，在热图进行聚类时结果是聚类分不开，想问这个怎么解决呢

是不是因为下载的数据没有log的原因呢，从GEO上下载下来的芯片数据有些基因表达量都能有10000多，这个要先取log才能进行后续分析吗

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

lgl23520910

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
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

零基础入门转录组数据可视化——绘制差异热图（常规）

呆猪儿的博客

02-25

1370

差异分析的结果各种热图，火山图，箱式图可视化作图教程

qq_40073899的博客

07-17

1124

大家看了我整个GEO分析流程的系统讲解视频+每个模块的实操讲解视频+每个模块的演示数据，这样下来基本上一天就能精通GEO的全流程分析，并能快速用自己的GEO测序数据或公共数据库下载的GEO数据在自己的电脑上跑完GEO分析的全部流程。包括但不限于GEO数据的全流程零代码一键分析软件神器OmicsTools在我的github仓库zihaoxingstudy1/OmicsTools仓库中，大家可以下载安装进行各种生信分析和可视化作图。

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

1 条评论

优快云-Ada助手 2023.02.03
推荐 Python入门技能树：https://edu.youkuaiyun.com/skill/python?utm_source=AI_act_python

热图2：样品内重复性不好，热图聚不到一起怎么办？

qq_42090739的博客

12-08

6895

还记得之前我们发过的热图吗？样品之间聚类的时候发现对照和实验组混合到了一起。这是由于样品一致性差造成的，这种情况很多时候都会遇到。一般的做法是放弃列的聚类。但是我不，很多文章也是，我就想样品聚类。怎么办？让聚类按照样本来，把热图裂开来就可以了。这次使用的还是ComplexHeatmap包。读入作图数据、并加载包： setwd("D:/生物信息学") A <- read.csv("基因.csv", header = T,row.names = 1) library(Complex

GEO数据挖掘（一）基础介绍

doctor_yuxiang的博客

05-07

1万+

GEO数据挖掘，火山图，热图，主成分分析

GEO芯片数据基本分析

Annaaphq的博客

12-23

5332

GEO数据库芯片基本分析——R语言

使用热图可视化医学数据：一步步指导

qq_38844835的博客

10-26

1367

热图是通过颜色来表示数据值的矩阵。每个单元格的颜色代表了数据的数值大小，这样可以直观地展示不同变量之间的关系。在医学中，热图常用于显示患者的临床指标（如血压、心率等），帮助医生快速评估患者的健康状况。热图是一种直观且有效的数据可视化工具，能够帮助医学领域的专业人员快速分析和理解复杂数据。在本教程中，我们介绍了如何生成模拟医学数据并使用 Python 绘制热图。希望通过本教程，您能够掌握热图的基本绘制方法，并在将来能够应用于真实的医学数据分析中。希望这篇文章能为您在数据分析和可视化的旅程中提供帮助。

2025 - GEO 数据得到热图和火山图的改进版本

itwangyang520的博客

11-18

983

【代码】2025 - GEO 数据得到热图和火山图的改进版本。

GEO芯片数据处理、多芯片数据合并、差异分析、核心基因提取、核心基因与免疫细胞相关性

2302_80650915的博客

01-20

6400

下载探针矩阵probe.txt和平台注释ann.txt查看分组信息，复制对照组样本名称s1.txt和实验组样本名称s2.txt。

【GEO数据挖掘的高级分析技巧】：多变量分析与聚类的实战应用

[【GEO数据挖掘的高级分析技巧】：多变量分析与聚类的实战应用](https://www.learnbymarketing.com/wp-content/uploads/2015/01/method-k-means-steps-example.png) # 1. GEO数据挖掘概述 GEO（Gene Expression ...

单细胞转录组数据深度分析：聚类与生物标志物识别方法（实战技巧大公开）

[单细胞转录组数据深度分析：聚类与生物标志物识别方法（实战技巧大公开）](https://img-blog.csdnimg.cn/8afb24bd4ea941d48ab35d767e092b0d.png) # 1. 单细胞转录组数据分析概述单细胞转录组学作为生物信息学领域...

带临床数据的热图 -- 给样品添加TNM分期、年龄、性别、riskscore等信息

微生信

11-20

2979

聚类热图是生物医学论文中最常见的一类图。通常，一篇研究癌症预后、突变等类型的文章最终都会聚焦到几个或者十几个基因，然后利用这些基因的表达量绘制热图，并尽可能多地在图中展示样品的临床信息，例如TNM（Tumor Node Metastasis）分期、stage、性别、年龄、riskscore等。这时，我们需要在常规热图的基础上，根据某一变量（例如riskscore从小到大）对样品进行排序，然后在热图的顶部添加不同的颜色条，用来表示额外的分组信息，并对颜色条中的颜色块进行标注说明。

GEO生信数据挖掘（五）提取临床信息构建分组，分组数据可视化（绘制层次聚类图，绘制PCA图）

zzh1464501547的博客

09-27

1万+

检索到目标数据集后，开始数据挖掘，本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例上节，本节介绍提取临床信息构建分组，分组数据可视化（绘制层次聚类图，绘制PCA图）

Echarts数据可视化series-line线图，开发全解+完美注释

全栈工程师开发手册（原创）https://github.com/tencentmusic/cube-studio

08-07

2万+

mytextStyle={ color:"#333",//文字颜色 fontStyle:"normal",//italic斜体 oblique倾斜 fontWeight:"normal", //文字粗细bold bolder lighter 100 | 200 | 300 | 400... fontFamily:"sans-serif", //字体系列

基于距离积分的交通轨迹聚类算法

MathThinker的博客

12-31

9351

为了做好城市规划和交通管理工作，对车辆运动轨迹的分析和研究是必不可少的一项工作。然而，现实中每时每刻都有成千上万的车辆在城市中，短时间内的车辆轨迹采集即可形成大量数据。数据的极度庞大和错综复杂使得人们难以直接通过所采集的轨迹数据获取任何有效信息。而对交通轨迹数据的聚类则可以有效地将数据约简，并从中挖掘出轨迹信息潜藏的规律，为进一步的决策工作提供有价值的参考。为此，本文提出一种实现轨迹聚类的...

GeoPandas+Slearn进行DBSCAN聚类

weixin_37659245的博客

07-18

861

一从点数据（.shp）中获取坐标思路：Geopandas处理，然后转为numpy数组 from geopandas import GeoDataFrame import numpy as np from pandas import Series,DataFrame # provincedata 为需要统计的点数据 provincedata =GeoDataFrame.from_file('E:...

差异表达基因热图怎么看_热图的解读及边界聚类的意义

weixin_39614704的博客

11-19

3万+

热图（heatmap）是分子生物学文章里（尤其是microarray, RNA-seq相关论文）经常出现的图片。但热图一般有哪些用途，具体涉及哪些不同的参数画法，需要清楚了解。1. 关于热图的用途热图的用途一般有两个。以RNA-seq为例，热图可以：1）直观呈现多样本多个基因的全局表达量变化；2）呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。第一个很容易理解，通过使用颜色（例如红绿的深浅）来展示多个样本多个...

Geoserver系列：发布热力图服务

地理信息技术杂谈博客，欢迎技术交流

09-06

3615

GeoServer 是 OpenGIS Web 服务器规范的 J2EE 实现，利用 GeoServer 可以方便的发布地图数据，允许用户对特征数据进行更新、删除、插入操作，通过 GeoServer 可以比较容易的在用户之间迅速共享空间地理信息。GeoServer是社区开源项目，可以直接通过社区网站下载。使用Geoserver可以代替Arcgis Server等商业的数据发布软件，并且按照OGC的...

R语言绘制heatmap热图

最新发布

03-17

<think>好的，用户现在问的是如何利用GEO2R和NetworkAnalyst对不同平台的同疾病GEO数据集进行多数据集差异基因分析。首先，我需要回顾之前提供的关于这两个工具优劣势的信息，确保现在的方法步骤符合之前提到的内容。用户可能需要一个结构清晰的步骤指南，所以需要分步骤说明，每个工具的使用流程以及整合的方法。首先，用户可能对GEO2R和NetworkAnalyst的具体操作不太熟悉，所以需要详细说明每一步该做什么，包括数据准备、平台使用、结果整合等。同时，用户的问题涉及到多平台的数据分析，因此需要强调跨平台数据处理的注意事项，比如批次效应校正、基因符号统一等。然后，我需要考虑用户可能的背景。他们可能是生物信息学的新手，或者是有一定经验的研究人员但缺乏多平台分析的经验。因此，步骤需要尽可能详细，避免专业术语过多，或者在必要时解释术语，比如批次效应、探针注释等。接下来，要确保涵盖数据预处理、使用GEO2R进行单数据集分析、使用NetworkAnalyst进行多数据集整合分析，以及后续的验证和可视化。此外，用户可能关心如何解决跨平台数据整合中的常见问题，比如基因匹配率低、批次效应处理等，所以需要给出解决方案，例如使用Ensembl ID转换工具或ComBat校正。另外，用户可能需要实际的操作示例或代码片段，比如R语言中使用sva包的ComBat函数，或者NetworkAnalyst中的具体操作步骤。这些内容需要以清晰的代码块或步骤说明呈现，方便用户跟随操作。还要注意提醒用户注意数据的质量控制，比如检查PCA分群，确保数据一致性。同时，结果验证部分需要强调独立实验的重要性，如RT-qPCR，以确保分析结果的可靠性。最后，总结部分需要简明扼要地列出关键步骤和注意事项，帮助用户快速回顾。可能还需要推荐替代工具或高级方法，供有进一步需求的用户参考，比如使用本地R流程或云平台处理大规模数据。整个过程需要逻辑清晰，步骤明确，涵盖从数据准备到结果验证的全流程，同时解决潜在的问题和提供实用建议，确保用户能够顺利应用这些方法进行多平台差异基因分析。</think>以下是利用**GEO2R**与**NetworkAnalyst**进行**跨平台同疾病GEO数据集差异基因分析**的详细操作指南，涵盖数据准备、分析流程、关键问题解决方案： --- ### **一、数据准备与预处理** #### **1. GEO数据集筛选** - **选择标准**： - 疾病类型一致（如均研究“乳腺癌转移”） - 平台类型不同但物种相同（如人类Affymetrix HG-U133 Plus 2.0芯片 + Illumina HiSeq RNA-seq） - 样本量≥10/组（确保统计效力） - **GEO检索示例**： ```plaintext ("breast cancer metastasis"[Title/Abstract]) AND ("Homo sapiens"[Organism]) AND ("Expression profiling by array"[Study type] OR "Expression profiling by high throughput sequencing"[Study type]) ``` #### **2. 数据格式统一** - **探针注释更新**：使用最新版GPL注释文件（如从GEO官网下载），替换GEO2R默认的过时注释。 *示例工具*：`Bioconductor`的`AnnotationDbi`包（R语言） - **基因符号标准化**：将不同平台的基因标识统一为HGNC官方符号，使用`DAVID`（https://david.ncifcrf.gov）或`BioMart`（https://www.ensembl.org）进行转换。 --- ### **二、GEO2R单数据集差异分析** #### **1. 单平台分析步骤** 1. 进入GEO数据集页面（如GSE12345），点击"Analyze with GEO2R" 2. **分组定义**： - 在"Groups"栏手动标注病例组（如"metastasis"）与对照组（如"primary tumor"） - 删除混杂样本（如未明确分期的样本） 3. **参数设置**： - 调整`Benjamini-Hochberg`校正阈值（建议FDR<0.05） - 勾选"Log2 transformation"（若原始数据未取对数） 4. **结果导出**： - 下载"Top 250 genes"表格（含logFC、P值、Adj.P值） - 保存筛选条件（点击"Save Settings"生成代码片段备用） #### **2. 代码修正（高级用户可选）** 若默认limma模型不符合需求，可修改GEO2R自动生成的R代码： ```r # 原始代码片段（默认） fit <- eBayes(fit) topTable(fit, coef=1, adjust="fdr", number=250) # 修改示例：增加趋势性检验（针对RNA-seq数据） fit <- eBayes(fit, trend=TRUE, robust=TRUE) ``` --- ### **三、NetworkAnalyst多数据集整合** #### **1. 数据上传与合并** 1. 登录NetworkAnalyst（https://www.networkanalyst.ca） 2. **上传各平台结果**： - 选择"Meta-Analysis"模块 → "Upload gene lists" - 上传所有GEO2R生成的差异基因列表（CSV/TXT格式） 3. **基因标识匹配**： - 在"Identifier Type"中选择"Official Gene Symbol" - 勾选"Remove duplicates"和"Cross-reference unmatched IDs" #### **2. 荟萃分析参数设置** - **统计方法选择**： - 推荐使用`Fisher's combined p-value`（适用于样本量相近）公式： $$ \chi^2 = -2 \sum_{i=1}^k \ln(p_i) \quad (df=2k) $$ - 若样本量差异大，改用`Stouffer’s Z-score`加权法 - **显著性阈值**： - Combined P-value < 0.01 - 至少50%数据集支持（即k/2个数据集有显著性） #### **3. 批次效应校正** - **ComBat算法应用**：在"Batch Effect Correction"选项卡中： - 指定平台类型为批次变量（如"Platform: GPL96 vs GPL16791"） - 选择"Preserve biological variation"模式（避免过度校正） - **校正效果验证**：下载校正后PCA图，检查平台分群是否消除（理想状态：病例/对照样本混杂，无平台聚类） --- ### **四、结果解析与验证** #### **1. 核心基因筛选** - **严格标准**： - 跨平台一致性基因（在所有平台中logFC方向一致） - Combined P < 0.01且FDR < 0.05 - 表达量变化幅度：|logFC| > 1（芯片）或|log2FoldChange| > 2（RNA-seq） #### **2. 功能富集分析** 1. 在NetworkAnalyst中选择"Functional Enrichment" 2. **数据库选择**： - 通路分析：KEGG 2023 + Reactome - 相互作用网络：STRING v12（置信度≥0.7） 3. **去冗余处理**：使用REVIGO（http://revigo.irb.hr）合并相似GO条目，保留代表性术语 #### **3. 实验验证建议** - **qPCR验证优先级**： 1. 选择top5核心基因 + 2个平台特异性基因 2. 样本量：独立队列≥30例（病例/对照各15例） - **免疫组化(IHC)补充**：对编码细胞膜/分泌蛋白的基因（如CD家族基因），增加蛋白水平验证 --- ### **五、常见问题与解决方案** | **问题现象** | **原因分析** | **解决方案** | |----------------------------|----------------------------|------------------------------------------| | 跨平台共有基因数<50 | 探针注释不一致 | 改用Ensembl ID重注释，使用`clusterProfiler`的bitr函数转换 | | 热图中病例组内部聚类分散 | 未校正批次效应 | 重新运行ComBat，指定"生物学协变量"（如年龄、性别） | | 功能富集结果无显著性 | 基因列表过小 | 放宽筛选阈值（如FDR<0.1），或整合文献已知基因作为背景 | --- ### **六、替代流程（高阶用户）** 若遇到工具限制，可切换至**R语言本地分析**： ```r # 使用metaRNASeq包进行Fisher整合 library(metaRNASeq) p_values <- cbind(GPL96=df1$P.Value, GPL16791=df2$P.Value) combined_p <- fishercomb(p_values, na.rm=TRUE) # 使用sva处理批次效应 library(sva) mod <- model.matrix(~ disease_status, data=pheno) combat_edata <- ComBat(dat=exprs_matrix, batch=platform_batch, mod=mod) ``` --- ### **总结流程图** ```plaintext [GEO数据集筛选] → [GEO2R单平台分析] → [导出差异基因列表] ↓ [NetworkAnalyst上传] → [基因ID标准化] → [荟萃分析+批次校正] ↓ [核心基因筛选] → [功能富集/PPI网络] → [实验验证] ``` 建议优先处理**同一测序类型数据**（如芯片+芯片），其次再尝试整合芯片与RNA-seq数据，以降低技术偏差。