基因芯片GEO数据分析流程-limma

最新推荐文章于 2025-04-03 14:01:11 发布

XH生信ML笔记

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分类专栏： R相关

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44022515/article/details/116006209

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最近工作关系，需要重现一个文章的基因芯片数据分析，查找差异基因，花了一天时间跑了limma流程，供大家参考。

论文名字为 Identification of inflammatory mediators in patients with Crohn’s disease unresponsive to anti-TNFα therapy, 是三组之间的差异基因比较。想复现这个图：
在这里插入图片描述
我图省事，直接GEO数据库中下载了基因表达量的矩阵文件GSE52746_series_matrix.txt.gz, 直接从matrix 开始分析，用的是rstudio，R4.03

#删除环境中所有变量
rm(list=ls())
Sys.setenv(LANGUAGE = "en") #显示英文报错信息
options(stringsAsFactors = FALSE) #禁止chr转成factor

options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
dir.create("GSE52746_DEG1")
setwd("/Users/.../Documents/code_and_graph/gut_microbiome_diff_R") # 转换工作目录
list.files()

#安装Biobase and limma,如果已安装，忽略此步，直接导入
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  +     install.packages("BiocManager") # 安装limma

BiocManager::install("Biobase") # 安装biobase


#导入包
library(Biobase)
library(limma)

#安装GEOquery包，读取matrix
BiocManager::install("GEOquery") # 如果已安装