4个GSE的芯片差异表达分析

最新推荐文章于 2023-04-10 19:33:42 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lisazhouzhouzhou/article/details/104616259
探讨了在进行四个GSE数据集的差异表达分析时，如何合并探针数据生成geneMatrix，以及在批次校正过程中的具体操作方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我想问一下，如果我要做4个GSE的差异表达分析，就比如说1,2,3,4，然后探针转基因Symbol生成geneMatrix怎么弄呢？1和2的merge吗？然后再拿1和2的merge去和3merge 然后和4 吗。。然后做批次校正的时候也是有这个问题，就觉得不知道要怎么弄，求大神指点啊啊啊啊啊啊~~~~

-LisaZhou
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duqiang_1分析GEO数据库差异基因（GSE150910），将差异基因与泛素化酶相关基因取交集。 这个差异分析ipf chp control
生信小博士的博客
09-26 1492
但是当我使用以下代码读取时候，发现不太对 读取出来的格式好像有问题 注意：观察到逗号，是不是csv的分隔符为逗号呢？3但是下载文章阅读之后 发现差异分析deseg2的时候 是需要meta信息 消除批次 年龄 实验方法这些因素影响的。莫非是因为显示的问题？在r中8-10行没有数据 所以sublime或者excel查看时候，直接跳过了NA行。我知道作者为什么行名这么长了 因为 有很多类型的基因都检测到了：假基因 非编码基因 编码基因。但是我使用sublime可以看到 啊 你看 6-8行都是有数据的。
geo差异表达分析_如何使用GEOquery和limma完成芯片数据的差异表达分析
weixin_39727976的博客
12-31 1759
如何分析芯片数据我最早接触的高通量数据就是RNA-seq，后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据，因此我从来没有分析过一次芯片数据，而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之R语言流程遇到了问题问我请教，为了解决这个问题，我花了一个晚上时间学习这方面的分析。 注:这篇文章不会介绍R语言的安装和使用，也不会介绍GEO数据库的构造数据的获取数据获取有两种方式，...
2018年SCI论文--整合GEO数据挖掘完整复现 二 ：差异表达（GSE13507）
bioprogrammer
08-18 8635
文章目录论文地址GSE13507数据下载到表达矩阵GSE13507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 GSE13507数据下载到表达矩阵 GSE13507数据下载 library(GEOquery) gset = getGEO('GSE1350...
2018年SCI论文--整合GEO数据挖掘完整复现 五 ：RobustRankAggreg(RRA)整合四个GSE数据集的差异基因，筛选共同差异基因
bioprogrammer
08-18 2万+
文章目录论文地址四个GSE数据集差异表达基因（按logFC值排序）并为一个list，正序倒序各一个list所有差异基因在四个GSE数据集中logFC矩阵筛选共同上调基因筛选共同下调基因合并共同上下调基因logFC.tiff 论文地址 四个GSE数据集差异表达基因（按logFC值排序）并为一个list，正序倒序各一个list setwd("./2.RobustRankAggreg_analysis"...
GEO芯片数据分析更新（补富集分析与WGCNA）
Annaaphq的博客
12-24 3572
更新下GEO芯片数据分析
芯片数据的差异分析主要包括三种方法 ANCOVA进行差异分析 为何不用deseq2
生信小博士的博客
10-10 1338
它是一个功能比较全的包，既含有cDNA芯片的RAW data输入、前处理（归一化）功能，同时也有差异化基因分析的“线性”算法（limma: Linear Models for Microarray Data），特别是对于“多因素实验（multifactor designed experiment）”。这时候edgeR依然可以用，不过需要认为指定一个dispersion值，这样的不同的人就可以有不同的结果，在查阅了很多资料之后呢，大家一致认为没有重复的转录组数据应该用GFOLD软件。
基于类风湿关节炎的基因表达芯片的差异分析.pdf
07-26
4. 差异表达基因分析： 研究中对正常样本和RA样本进行了比较，共筛选出了上调和下调的差异表达基因。通过GO和KEGG分析，差异基因被发现富集在多个与免疫和炎症相关的信号通路中，比如白细胞黏附、T细胞激活、B细胞...
geo差异表达分析_如何极其简单的使用GEO数据来做差异分析
weixin_34379040的博客
12-31 5558
无论你是要看某个基因是否差异表达或者筛选某个GEO数据集的差异基因，这个方法绝对能够帮助你事半功倍首先假设你已经找到了一套数据GSE32323这套数据共包含44个样本，其中有17个配对的癌与癌旁样本我们先下载数据，如图然后使用GEO芯片数据转换器提取出表达矩阵和样本信息表 (不会提看这里)如图：打开SampleInfo.xls文件编辑样本顺序和分组最终修改后的样本信息表为(为什么cancer排在前...
python基因差异分析_差异表达基因的分析（2）
weixin_39633113的博客
12-06 2931
应学生及个别博友的要求，尽管专业博文点击率和反应均很差，但在去San Diego参加PAG会议之前，还是抽时间给出【R高级教程】的第二专题。专题一给出了聚类分析的示例，本专题主要谈在表达谱芯片分析中如何利用Bioconductor鉴定差异表达基因。鉴定差异表达基因是表达谱芯片分析pipeline中必须的分析步骤。差异表达基因分析是根据表型协变量(分类变量)鉴定组间差异表达，它属于监督性分类的一种。...
geo差异表达分析_GEO数据表达差异分析
weixin_39559486的博客
02-06 2018
1-1从GEO数据库下载数据rm(list = ls())options(stringsAsFactors = F)library(GEOquery)gse = "GSE4107"eSet destdir = '.',getGPL = F)1-2提取表达矩阵expexp head(exp)exp = log2(exp+1)dim(exp) #22个样本，54975个探针boxplot(exp) ...
NCBI数据库GSE7828数据文件
02-26
Microarray data (including raw and processed data) have been deposited in National Center for Biotechnology Information’s (NCBI’s) Gene Expression Omnibus (NCBIGEO GSE7828).
GEO数据库学习四(差异分析 可视化 GSEA)
weixin_73362123的博客
11-29 5321
定义：在某一特定基因子集中，多个基因共同参与的pathway通路，与标准背景相比，是否比例升高、具有统计显著性。，其中N：所有gene总数n：N中差异表达gene的总数M：N中属于某个GO term的gene个数k: n中属于某个GO term的gene个数p：表示差异表达gene富集到这个GO term上的可信程度当p
GEO芯片数据下载和探针ID转换（保姆级教程）
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qq_43138237的博客
11-25 3万+
R语言安装、GEO芯片数据下载、探针ID转换
geo差异表达分析_GEO专题实践二：如何使用基因表达数据分析工具GEO2R
weixin_33584549的博客
01-07 4090
点击标题右下方“医知圈”关注本公号长沙雅湘基因生物科技有限公司培训部小伍今天和大家瞎聊下GEO,特开设专题，让您从系统上对GEO有个认识。价值2980元的生物信息课程，我们免费不保留发出。可以这么说，通过学习，大家完全可以发表一篇2分左右SCI文章。大家可以加我微信报名：1478115560.GEO2RNCBI提供的微阵列数据分析工具http://www.ncbi.nlm.nih.gov...
GEO 数据介绍及在线下载
watermel__的博客
04-23 2222
下载数据之前你要了解GEO数据库的4个概念和4个数据存放类型： GSE数据编号(Series) GPL数据编号(GEO platforms) GSM数据编号(Samples) GDS数据编号(Datasets) 一篇文章可以有一个或者多个GSE(Series)数据集，一个GSE里面可以有一个或者多个GSM(Samples)样本，而每个数据集都有着自己对应的芯片平台，就是GPL(GEO platforms)。GSE编号一般为作者提交时生成的原始数据编号，后续NCBI中的工作人员会根据研究目的、样品类型等信息.
GEO数据分析举例GSE3335-GPL5175
weixin_50614492的博客
04-10 2729
GEO数据分析
GSE181279—AD疾病的PBMC单细胞 单细胞数据分析实战
生信小博士的博客
01-19 1120
G:\silicosis\jimmy_task_study\2023_jimmy_scrna\00-现在完成的\2021-GSE181279-AD疾病的PBMC单细胞本次分析结果来自​生信技能书的春节大放送活动​。
从头开始 学习数据集 单细胞分析 GSE184854 单细胞分群策略 单细胞分析策略 单细胞命名策略 亚群分析 亚群命名
生信小博士的博客
06-03 1727
以GSE184854_scRNA-seq_mouse_lung_ccr2为例子1.根据标准流程 读入矩阵 去双细胞2.以resolution分辨率为3 （细胞数为2w），划分亚群。 假如分成30群， 对每一群进行分析 查看其marker属于哪一类或者哪一亚类细胞。开始可以先从整体上划分细胞：上皮类 髓系 淋巴系。或者上皮类 b细胞 t、nk细胞 成纤维细胞 单核-巨噬细胞 中性粒细胞 比如依靠Csf1r+ Cd68+来取出单核-巨噬细胞在以上大群的基础上取出小群，进行详细分析。分析时候，给subse
芯片数据分析笔记【03】 | GEO数据库使用教程及在线数据分析工具
BioInfoNotes
09-01 1万+
芯片数据分析笔记【01】 | 基因芯片的基本原理芯片数据分析笔记【02】 | 芯片数据库GEO数据库全称GENE EXPRESSION OMNIBUS，是由美国国立生物技术信息中心NCBI...
如何使用GEOquery和limma完成芯片数据的差异表达分析
05-17
GEOquery和limma是R语言中广泛使用的两个包，可用于处理和分析芯片数据的差异表达。下面是使用GEOquery和limma进行差异表达分析的步骤： 1. 下载和导入芯片数据 使用GEOquery包中的getGEO函数下载芯片数据并导入到...
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