GEO数据挖掘-2

2023-03-18 21:56:57 浏览数 (2)

GEO数据挖掘—2

四、代码分析流程
1. 下载数据并从中提取有用信息
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gse_number = "GSE56649"
eSet <- getGEO(gse_number, destdir = '.', getGPL = F)
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#(1)提取表达矩阵exp
exp <- exprs(eSet)
dim(exp)
exp[1:4,1:4]
关于表达矩阵里的负值

取过log，有负值 —— 正常

没取过log，有负值 ——错误数据

有一半负值 ——做了标准化

  1. 获取实验分组和探针注释
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# 生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if
if(F){
  # 1.Group----
  # 第一种方法，有现成的可以用来分组的列
  Group = pd$`disease state:ch1` 
}else if(F){
  # 第二种方法，自己生成
  Group = c(rep("RA",times=13),
            rep("control",times=9))
  Group = rep(c("RA","control"),times = c(13,9))
}else if(T){
  # 第三种方法，使用字符串处理的函数获取分组
  Group=ifelse(str_detect(pd$source_name_ch1,"control"),
               "control",
               "RA")
}
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# 需要把Group转换成因子，并设置参考水平，指定levels，对照组在前，处理组在后
Group = factor(Group,levels = c("control","RA"))
Group
探针注释：探针与基因的对应关系

注释来源：

  1. Bioconductor的注释包
  2. GPL的表格文件解析
  3. 官网下载对应产品的注释表格
  4. 自主注释

正常的方法

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#四种方法，方法1里找不到就从方法2找，以此类推。
#方法1 BioconductorR包(最常用)
gpl_number 
#http://www.bio-info-trainee.com/1399.html
if(!require(hgu133plus2.db))BiocManager::install("hgu133plus2.db")
library(hgu133plus2.db)
ls("package:hgu133plus2.db")
ids <- toTable(hgu133plus2SYMBOL)
head(ids)
# 方法2 读取GPL网页的表格文件，按列取子集
##https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GPL570
if(F){
  #注：表格读取参数、文件列名不统一，活学活用，有的表格里没有symbol列，也有的GPL平台没有提供注释表格
  b = read.delim("GPL570-55999.txt",
                 check.names = F,
                 comment.char = "#")
  colnames(b)
  ids2 = b[,c("ID","Gene Symbol")]
  colnames(ids2) = c("probe_id","symbol")
  k1 = ids2$symbol!="";table(k1)
  k2 = !str_detect(ids2$symbol,"///");table(k2)
  ids2 = ids2[ k1 & k2,]
  # ids = ids2
}
​
# 方法3 官网下载注释文件并读取
##http://www.affymetrix.com/support/technical/byproduct.affx?product=hg-u133-plus
# 方法4 自主注释 
#https://mp.weixin.qq.com/s/mrtjpN8yDKUdCSvSUuUwcA
save(exp,Group,ids,gse_number,file = "step2output.Rdata")
画PCA图
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#输入数据：exp和Group
#Principal Component Analysis
#http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/112-pca-principal-component-analysis-essentials
画热图
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library(pheatmap)
annotation_col=data.frame(group=Group)
rownames(annotation_col)=colnames(n) 
pheatmap(n,
         show_colnames =F,
         show_rownames = F,
         annotation_col=annotation_col
)
差异分析后的数据整理（目的是得到一个10列的数据框）
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rm(list = ls()) 
load(file = "step2output.Rdata")
#差异分析，用limma包来做
#需要表达矩阵和Group，不需要改
library(limma)
design=model.matrix(~Group)
fit=lmFit(exp,design)
fit=eBayes(fit)
deg=topTable(fit,coef=2,number = Inf)
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#为deg数据框添加几列
#1.加probe_id列，把行名变成一列
library(dplyr)
deg <- mutate(deg,probe_id=rownames(deg))
#2.加上探针注释 
ids = ids[!duplicated(ids$symbol),]
#其他去重方式在zz.去重方式.R
deg <- inner_join(deg,ids,by="probe_id")
nrow(deg)
#3.加change列,标记上下调基因
logFC_t=1
P.Value_t = 0.05
k1 = (deg$P.Value < P.Value_t)&(deg$logFC < -logFC_t)
k2 = (deg$P.Value < P.Value_t)&(deg$logFC > logFC_t)
deg <- mutate(deg,change = ifelse(k1,"down",ifelse(k2,"up","stable")))
table(deg$change)
#4.加ENTREZID列，用于富集分析（symbol转entrezid，然后inner_join）
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
s2e <- bitr(deg$symbol, 
            fromType = "SYMBOL",
            toType = "ENTREZID",
            OrgDb = org.Hs.eg.db)#人类
            #其他物种http://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___OrgDb
deg <- inner_join(deg,s2e,by=c("symbol"="SYMBOL"))
save(Group,deg,logFC_t,P.Value_t,gse_number,file = "step4output.Rdata")

多个探针可以对应一个基因，一个探针也可以对应多个基因

如果多个探针对应一个基因，有三个方法去重

（1）随机去重

（2）保留行和/行平均值最大的探针

（3）取多个探针的平均值

数据挖掘 geo 表格

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