解读GEO数据存放规律及下载，一文就够
原创 jimmy 生信技能树-----解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 -
做生物信息学分析的朋友应该是对GEO数据库耳熟能详了，总会用到公共数据库的，而GEO数据库则是首选，起先只是为表达芯片数据准备的，后期纳入了各种NGS组学数据，文章里面会给出数据地址，GSE ID号，由此我们就可以进入GEO数据库，进而了解它！
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE84498
GEO数据库基本介绍
其实只需要理解下面的4个概念。
GEO Platform (GPL)
GEO Sample (GSM)
GEO Series (GSE)
GEO Dataset (GDS)
理解起来也很容易。一篇文章可以有一个或者多个GSE数据集，一个GSE里面可以有一个或者多个GSM样本。多个研究的GSM样本可以根据研究目的整合为一个GDS，不过GDS本身用的很少。而每个数据集都有着自己对应的芯片平台，就是GPL。
使用GEOquery包从GEO数据库下载数据
官网详细用法：https://warwick.ac.uk/fac/sci/moac/people/students/peter_cock/r/geo/ 而且我写了这个软件包的中文用法：http://www.bio-info-trainee.com/bioconductor_China/software/GEOquery.html
而且需要理解所有bioconductor支持的芯片平台对应关系：通过bioconductor包来获取所有的芯片探针与gene的对应关系
首先是下载函数的使用
包的本质就是getGEO函数，用法列举如下：
1、根据GDS号来下载数据，下载soft文件
gds858 <- getGEO(‘GDS858’, destdir=“.”)
2、根据GPL号下载的是芯片设计的信息！
gpl96 <- getGEO(‘GPL96’, destdir=“.”) ```
3、根据GSE号下载数据，下载_series_matrix.txt.gz
gse1009 <- getGEO(‘GSE1009’, destdir=“.”)
上面的代码下载的文件都会保存在本地，destdir参数指定下载地址。比较重要的三个参数是：GSEMatrix=TRUE,AnnotGPL=FALSE,getGPL=TRUE
然后是了解下载函数返回的对象
1、查看下载GDS后返回的对象
用Table(gds858)可以得到表达矩阵！
用Meta(gds858)可以得到描述信息!
具体代码如下：
options(warn=-1)suppressMessages(library(GEOquery))gds858 <- getGEO('GDS858', destdir=".")names(Meta(gds858))Table(gds858)[1:5,1:5]
然后还可以用 GDS2eSet函数把它转变为 expression set 对象, expression set这个对象非常之重要，后续会详细讲解：
eset <- GDS2eSet(gds858, do.log2=TRUE)
2、GSE
直接根据GSE号返回的对象：gse1009，就是expression set 对象
我们的处理函数有：geneNames/sampleNames/pData/exprs (这个是重点，对expression set 对象的操作函数)
3、GPL
根据GPL号下载返回的对象跟GDS一样，也是用Table/Meta处理！
options(warn=-1)suppressMessages(library(GEOquery))gpl96 <- getGEO('GPL96', destdir=".")names(Meta(gpl96))Table(gpl96)[1:10,1:4]
一般来说我们下载GPL是为了得到芯片的探针对应基因ID的关系列表，下面这个代码就是芯片ID的基因注释信息
#Table(gpl96)[1:10,c("ID","GB_LIST","Gene.Title","Gene.Symbol","Entrez.Gene")]Table(gpl96)[1:10,c("ID","Gene Title","Gene Symbol","ENTREZ_GENE_ID")]
包装成函数
downGSE <- function(studyID = "GSE1009", destdir = ".") { library(GEOquery) eSet <- getGEO(studyID, destdir = destdir, getGPL = F) exprSet = exprs(eSet[[1]]) pdata = pData(eSet[[1]]) write.csv(exprSet, paste0(studyID, "_exprSet.csv")) write.csv(pdata, paste0(studyID, "_metadata.csv")) return(eSet)}
参考链接：http://www.bio-info-trainee.com/1085.html
番外
也可以用GEOmetadb包来获取对应GEO数据的实验信息（得到metadata数据），可以批量得到多个GSE数据集的信息,如下：
GSE1009GSE10785GSE1133GSE11975GSE121GSE12409
执行下面代码即可：
library（GEOmetadb）if（！file.exists('GEOmetadb.sqlite')） getSQLiteFile()## 取决于网速哦file.info('/path/GEOmetadb.sqlite')con <- dbConnect(SQLite(),'/path/GEOmetadb.sqlite'))#dbListTables(con2)#dbListFields(con2,'gse')GeoList = read.table("diabetes.GEO.list")query = paste("select + from gsm where series_id in ( ' ", gsub(", ", " ', ' ", paste(Geolist[,1], collapse="，"），" '）", seq=" ")querytmp = dbGetQuery(con2, query)write.csv(tmp, "diabetes.GEO.meta.csv")
作业
大家可以使用上面介绍的R包及GEO数据库知识，把文中列出的几个GSE数据集探索一下。
或者下面这些：
GSE11072 2009-gastric cancer SBC Human 16K cDNA MicroarrayGSE42872 2015-melanoma-vemurafenib HuGene-1_0-st GSE24673 2015-hub-gene-mcode-retinoblastoma HuGene-1_0-st GSE22863 2011-NSCLC HuGene-1_0-st GSE622221, GSE4180414, GSE5140122 A total of 117 samples (54 cases and 63 controls) Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array 2015-HCCGSE21815 2016-CRC Agilent-014850 Whole Human Genome Microarray 4x44K