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GEO数据挖掘
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数据库：GEO、NHANCE、TCGA、ICGC、CCLE、SEER等
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数据类型：基因表达芯片、转录组、单细胞、突变、甲基化、拷贝数变异等等
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常见图表
表达矩阵
- 一行为一个基因，一列为一个样本，内容是基因表达量。
热图
输入数据是数值型矩阵/数据框
颜色变化表示数值大小
- Complexheatmap：自行探索~可以定义某些需要标注的基因。
散点图和箱线图
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数据要求：xy轴分别为一个连续型向量和一个有重复值的离散型向量（分类向量）
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数据意义：箱线图会删除离群点
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意义：单个基因在两组之间的表达量差异
矩阵/数据框中无法直接添加分组信息，因此需要一个单独向量来说明样本的分组信息。
火山图
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意义：展示多个基因在两组间的表达量差异
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横坐标：FC(Foldchange) 处理组平均值/对照组平均值；logFC（log2Foldchange）
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芯片差异分析的起点是一个取过log的表达矩阵，如果未取log需要自行log
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理解logFC：log2(X/Y)=log2(x)-log2(y)
- log后的表达矩阵：表达量在0-24之间。
- 未log的表达矩阵，表达量在0，10，100，1000…
- logFC的正常范围：个位数居多。
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logFC>0，treat>control，基因表达量上升；logFC<0，treat<control，基因表达量下降。通常说的上调和下调基因是指表达量显著上升下降的基因。
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logFC常见的阈值：1/2/1.2/1.5/2.2/0.585[log2(1.5)]；需要根据情况取值。
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纵坐标：P.Value→log10(P.Value)→-log10(P.Value)
主成分分析
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PCA：主成分，把多个指标转换成少数综合指标（主成分）来代表样本。代表样本的点在坐标轴上距离越远，说明样本差异越大。
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PCA样本聚类图：dim1/dim2中数字不重要（尽量大）。
- 图上点代表样本（中心点除外），点与点之间距离代表样本差异。
- 可以用于“预实验”，简单看组间是否有差别。
表达芯片分析思路
表达数据实验设计
- 实验目的：通过基因表达量数据的差异分析和富集分析来解释生物学现象。
- 设计实验组和对照组
- 有差异的材料→差异基因→找功能→解释差异，缩小差异范围。
基因表达芯片
探针的表达量代表基因的表达量
探针根据要测量的基因设计，是一段与基因互补杂交的短核苷酸序列。探针和序列绑定，不和基因绑定。
数据库介绍
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GEO数据库
- GEO工具：GEO2R，可以导入代码进入R修改。
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Series：用户提交给数据库一个完整的研究，包括其样本数据(GSM)，包含提供研究描述，包括对数据描述并总结分析(GSE)。
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GEO数据集筛选
表达芯片数据：Expression profiling by array
单细胞/普通转录组（高通量测序）：Expression profiling by high throughput sequencing
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GSE界面：GPL（平台）中看ID和Symbol Gene；GSM（样本）中看表达量是否正常、是否需要取log等。
分析思路
- 找数据，找到GSE编号
- GEO数据库中检索
- 文献中查找GSE编号
- 下载数据：表达矩阵、临床信息（分组信息）、GPL编号（探针注释）
- 网页中点选下载
- 代码下载（推荐）
- 数据探索：分组之间是否有差异、PCA、热图（方差排名靠前的1k个基因）
- 差异分析和可视化：P值、logFC；火山图、热图
- 富集分析：KEGG、GO
表达矩阵
以分组为单位说问题，而不是以样本为单位
代码分析流程
安装R包
下载数据
library(GEOquery)
eSet = getGEO("GSE7305", destdir = '.', getGPL = F)##探索eSet
class(eSet)
##[1] "list"
length(eSet)
##[1] 1
eSet = eSet[[1]] ##将list解开
class(eSet) ##是一种特殊的数据类型，可以从帮助文档中找到详细说明。出自Biobase包
##[1] "ExpressionSet"
##attr(,"package")
##[1] "Biobase"
提取表达矩阵
exp <- exprs(eSet) ##提取表达矩阵
dim(exp) ##查看数据属性
range(exp) ##查看数据范围，决定是否需要取log，是否有负值
##[1] 5.020951 22011.934000 ##这样的数据就需要取log
exp = log2(exp+1) ##取log
boxplot(exp,las = 2) ##检查数据情况
- 有异常样本：1. 删掉异常样本；2. limma包的标准化函数拉齐。
- 负值：log后少量负值可以接受，log前有负值或一半都是负值（标准化）弃用。
- 如果logFC在2-4之间，有可能取了2次log
提取临床信息
pd <- pData(eSet) ##包含分组信息
让表达矩阵和临床信息顺序匹配
p = identical(rownames(pd),colnames(exp));p ##判断是否对应if(!p) { ##如果不对应，运行s = intersect(rownames(pd),colnames(exp)) exp = exp[,s]pd = pd[s,]
}
提取芯片平台编号
gpl_number <- eSet@annotation;gpl_number ##等同于网页查找
save(pd,exp,gpl_number,file = "step1output.Rdata") ##保存数据
- 原始数据处理方法（有时间再整理吧~）：https://mp.weixin.qq.com/s/0g8XkhXM3PndtPd-BUiVgw
引用自生信技能树课程~ 给小洁老师比心~