差异分析GEO数据库limma包.zip_limma压缩包资源-CSDN文库

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1星需积分: 47 186 浏览量 2021-01-26 22:57:30 上传评论 3 收藏 378.5MB ZIP 举报

在生物信息学领域，GEO（Gene Expression Omnibus）数据库是一个全球性的公开资源，存储了大量的基因表达谱数据。这些数据通常来源于不同的实验条件，用于研究基因在不同环境或疾病状态下的表达变化。为了从这些海量数据中提取有价值的信息，研究人员会使用统计分析工具，如R语言中的limma包。这个"差异分析GEO数据库limma包.zip"压缩文件可能包含了一个详细的指南，教授如何使用limma包来分析GEO数据库中的芯片数据。 limma是R语言生态中的一个关键包，专门设计用于微阵列和RNA-seq数据的差异表达分析。它的核心在于线性模型和Empirical Bayes方法，能够处理复杂的实验设计，并能有效控制假阳性率。下面将详细讲解limma包在GEO数据库分析中的应用： 1. 数据获取：我们需要从GEO数据库下载感兴趣的芯片数据，通常是.GSE或.GPL文件。这些文件可以使用R中的` GEOquery `包来检索和下载。 2. 数据预处理：下载的数据通常需要经过预处理，包括背景校正、归一化和探针到基因的映射。R中的` oligo `和` affy `包提供了这方面的功能。例如，` normalizeWithinArrays `函数用于单个样本间的归一化，` normalizeBetweenArrays `用于比较不同样本间的归一化。 3. 创建实验设计矩阵：根据实验设计，定义对照组和处理组，构建设计矩阵。例如，如果研究的是药物处理的效果，设计矩阵可能包含处理因素和时间因素等。 4. 线性模型构建：利用limma包的` lmFit `函数建立线性模型，将基因表达值与实验设计矩阵关联起来。 5. Empirical Bayes估计：` eBayes `函数用于进行Empirical Bayes估计，它可以提高小样本量时的统计功效，并平滑估计的方差。 6. 差异表达分析：通过` topTable `函数找出显著差异表达的基因，可以设定阈值，如调整后的p值（如FDR）和log2 fold change。 7. 结果可视化：利用` volcanoPlot `、` heatmaps `等图形展示差异基因，便于观察和理解结果。 8. 功能注释和富集分析：对差异基因进行GO富集分析或KEGG通路富集分析，以揭示其生物学意义。可以使用` clusterProfiler `、` enrichplot `等包来完成。 9. 验证和进一步分析：可能需要通过qPCR、蛋白质组学或其他实验方法验证分析结果，并结合其他数据库和文献进一步研究差异基因的功能。通过"如何使用R软件进行GEO芯片数据分析"这篇指南，你将系统地学习到使用limma包进行差异表达分析的全过程，为生物信息学研究提供有力工具。记得在实践中不断调整和优化分析流程，以适应特定的研究问题。

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差异分析.zip （12个子文件）

《如何使用R软件进行GEO芯片数据分析》

02数据转换.mp4 83.48MB

04热图绘制.mp4 86.63MB

01下载数据.mp4 142.42MB

R语言软件及万能代码（极其珍贵）

万能代码（极其珍贵）

limma_Pvalue.R 2KB

pheatmap.R 3KB

probe2symbol.pl 2KB

软件

ActivePerl-5.24.2.2403-MSWin32-x64-403863.exe 21.19MB

代码

limma_Pvalue.R 2KB

pheatmap.R 2KB

probe2symbol.pl 2KB

代码.zip 3KB

03差异分析.mp4 89.9MB

#install.packages("pheatmap") setwd("G:\\科域数据\\非小细胞肺癌\\mRNA-GSE44077-非小细胞肺癌") rt=read.table("down.txt",sep="\t",header=T,row.names=1,check.names=F) rt=rt[1:nrow(rt),] #选?????械牟???????????图 rt=rt[1:19,] #选??前50?????? library(pheatmap) annotation=read.table("group.txt",sep="\t",header=T,row.names=1) tiff(file="heatmap1.tiff",width = 15,height = 13,units ="cm",compression="lzw",bg="white",res=500) pheatmap(rt, annotation=annotation,fontsize_row=7,fontsize_col=10) dev.off() tiff(file="heatmap2.tiff",width = 20,height = 18,units ="cm",compression="lzw",bg="white",res=500) pheatmap(rt, annotation=annotation, color = colorRampPalette(c("green", "black", "red"))(50),fontsize_row=8,fontsize_col=10) dev.off() tiff(file="heatmap3.tiff",width = 20,height = 18,units ="cm",compression="lzw",bg="white",res=500) pheatmap(rt, annotation=annotation, display_numbers = TRUE,fontsize_row=8,fontsize_col=10) dev.off() tiff(file="heatmap4.tiff",width = 25,height =15,units ="cm",compression="lzw",bg="white",res=500) pheatmap(rt, annotation=annotation,cluster_cols = FALSE,color = colorRampPalette(c("green", "black", "red"))(50),fontsize_row=8,fontsize_col=10) dev.off() tiff(file="heatmap5.tiff",width = 25,height =15,units ="cm",compression="lzw",bg="white",res=500) pheatmap(rt, annotation=annotation,cluster_cols = FALSE,fontsize_row=8,fontsize_col=10) dev.off() setEPS() postscript("heatmap1.eps") pheatmap(rt, annotation=annotation,fontsize_row=7,fontsize_col=10) dev.off() setEPS() postscript("heatmap2.eps") pheatmap(rt, annotation=annotation, color = colorRampPalette(c("green", "black", "red"))(50),fontsize_row=8,fontsize_col=10) dev.off() setEPS() postscript("heatmap3.eps") pheatmap(rt, annotation=annotation, display_numbers = TRUE,fontsize_row=8,fontsize_col=10) dev.off() setEPS() postscript("heatmap4.eps") pheatmap(rt, annotation=annotation, color = colorRampPalette(c("green", "black", "red"))(50),cluster_cols = FALSE,fontsize_row=8,fontsize_col=10) dev.off() setEPS() postscript("heatmap5.eps") pheatmap(rt, annotation=annotation, cluster_cols = FALSE,fontsize_row=8,fontsize_col=10) dev.off() #the agglomeration method to be used. This should be (an unambiguous abbreviation of) one of "ward.D", # "ward.D2", "single", "complete", "average" (= UPGMA), "mcquitty" (= WPGMA), "median" (= WPGMC) or "centroid" (= UPGMC). #tiff(file="heatmap5.tiff",width = 15,height = 35,units ="cm",compression="lzw",bg="white",res=500) #pheatmap(rt, annotation=annotation, clustering_method = "median",fontsize_row=8,fontsize_col=10) #dev.off()