【生信分析笔记】一:GEO数据下载与分析
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发布时间：2024-12-12 10:45
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时间：2024-12-17 01:05
GEO 数据库是全球性的开源测序数据库，汇集了各国研究机构提交的芯片和二代测序数据，供全球科研工作者免费使用。用户可通过关键词搜索找到所需数据集，如在搜索框中输入 "Transcriptome profiling LUAD"，即可找到肺腺癌患者的转录组测序数据。GEO 数据库中的数据集由 GSE、GPL 和 GSM 标识，其中 GSE 为数据集的唯一标识符，GEO 搜索引擎中输入 GSE 号即可获取详细信息。使用 R 语言分析 GEO 数据集时，需关注 GSE 号和 GPL 采集平台，前者为数据集身份，后者用于数据转换。
在 R 环境中，用户可通过 GEOquery 包进行数据下载与准备。首先安装并配置好 R 环境，使用 getGEO() 函数下载数据集，exprs() 函数获取表达矩阵。样本分组对于差异分析至关重要，可使用 pData() 函数获取临床信息，从而创建分组。完成初步数据下载与准备后，通过箱线图检查数据分布，使用 ggplot2 进行可视化。对于数据分布差异较大或存在批次效应的情况，可利用 Limma 包中的校正函数进行处理。PCA 分析有助于查看两组数据间的分布差异。
在下载数据集时，GEO 数据集的行名通常为探针名称，通过 GPL 平台完成探针与基因的转换。部分 GPL 平台提供对应的 R 包（如 GPL6244 对应 hugene10sttranscriptcluster.db），而一些平台则需下载 GPL 注释平台文件以获取对应关系。Jimmy 老师的 idmap 系列注释 R 包则适用于处理包含 SPOT ID 的注释平台。
R 包之间紧密协作，实现数据高效处理。如 GPL6244 平台对应的 hugene10sttranscriptcluster.db 包，以及使用 getGEO() 函数下载数据库中的 GPL 平台 soft 文件获取对应关系。idmap 系列注释 R 包则是通过探针碱基序列比对后的注释结果，提供最准确的探针与基因对应关系。
完成数据准备后，可使用 tidyverse 包优雅地输出基因表达数据。随后进行差异分析，根据筛选条件鉴定差异基因。通过这些步骤，用户能够掌握从 GEO 数据库下载数据并完成差异分析的基础流程。
本篇文章分享了使用 R 语言从 GEO 数据库下载数据并进行差异分析的基础 R 代码流程。作为公众号的首发文章，后续将陆续分享差异分析结果展示方法以及后续分析流程。期待您的关注与支持，感谢阅读！
