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GEO表达谱芯片做差异分析

时间:2017-06-05  来源:原创   作者:BioWolf   
微信公众号:biowolf_cn   点击:次

通过前面两节课的讲解，可以从GEO数据库下载表达谱芯片数据，并且可以结合研究需要得到行名为gene symbol，列名为样本的矩阵文件。得到矩阵文件，就可以做表达谱差异分析，在做表达谱芯片分析之前，我们需要介绍和安装R软件。
R软件下载和安装很简单，类似window其他程序的安装，这里需要注意一点，也是非常重要的，否则后期安装R包时，会一直报错，安装了R包也无法使用，就是在安装R时，要确保安装好之后，安装目录下的library文件夹是完全可读可写的，这里的完全是指电脑的每个用户都有完全的权限。
安装好R软件之后，需要安装这次用到的R包。
source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("limma")
biocLite("impute")
install.packages("gplots")
其中limma和impute两个安装包，是bioconductor的包，也可以直接在搜索框输入limma bioconductor搜索这个包的安装和使用方法，gplots包是用来绘制热图的。
#设置参数
logFoldChange=2
adjustP=0.01
#引用R包
library(limma)
library("impute")
#导入矩阵
setwd()
bw=read.table("biowolf.txt",sep="\t",header=T)
bw=as.matrix(bw)
rownames(bw)=bw[,1]
exp=bw[,2:ncol(bw)]
...
...
...
归一化前样本表达量
GEO差异分析归一化前
归一化之后
GEO差异分析归一化后

差异基因截图
GEO差异分析表格
热图
GEO芯片差异表达热图

(责任编辑：伏泽   微信：18520221056)

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