GEO数据库学习二(ID转换)

上一节记录了如何下载数据，这一节学习id转换，主要是探针对应到symbol，其中表达矩阵的行是探针id，列是样品id，ids的列是探针id和symbol，我们的目的是利用探针id，将二者对应起来。

1.如何从对象提取表达矩阵

按照上一篇文章getGEO方式下载下来的GSE是一个对象，数据类型是list，里面存放着很多信息。
利用str(gse1009) 可以发现这是一个列表，则可以用 ==gse1009[[1]]==查看第一列。

本篇id转换利用的是GSE42872，采用上一节getGSE的方法下载数据。

gse42872 <- getGEO('GSE42872', destdir=".",GSEMatrix=T,AnnotGPL=F)

#从gse42872对象中提取表达矩阵
a=gse42872[[1]]
View(a)
b=exprs(a)
View(b)

2.ID转换

得到的b的行名就是探针id，需要转换成基因id，需要注意的是每一种芯片平台都有不同的包来转换，利用gse42872[[1]] 查看后的最后一行：Annotation: GPL6244就是这个数据的芯片平台，再到官网或者用R获取芯片探针与基因的对应关系三部曲-bioconductor里可以查看对应的包，这里的GPL6244对应的是：hugene10sttranscriptcluster。

提取表达矩阵：

BiocManager::install("hugene10sttranscriptcluster.db")
library("hugene10sttranscriptcluster.db")

ids=toTable(hugene10sttranscriptclusterSYMBOL)

View(ids)
length(unique(ids$symbol))
#查看基因涉及到的探针数目
tail(sort(table(ids$symbol)))
#查看基因涉及到的探针数目
table(sort(table(ids$symbol)))
#画图查看
plot(table((sort(table(ids$symbol)))))

id转换

> exprSet=b
> table(rownames(exprSet) %in% ids$probe_id)
FALSE  TRUE 
13443 19854 
> exprSet=b
> #检查b的探针有多少在ids表里
> #%in%是匹配的意思 判断左边的元素是否等于右边
> table(rownames(exprSet) %in% ids$probe_id)
FALSE  TRUE 
13443 19854 
> #只取存在于ids表里的基因所对应的探针行
> exprSet=exprSet[rownames(exprSet) %in% ids$probe_id,]
> dim(exprSet)
[1] 19854     6
> #ids表里面也只保留表达矩阵exprSet里有的
> ids=ids[ids$probe_id %in% rownames(exprSet)]
Error in `[.data.frame`(ids, ids$probe_id %in% rownames(exprSet)) : 
  选择了未定义的列
> ids=ids[rownames(exprSet) %in% ids$probe_id]
Error in `[.data.frame`(ids, rownames(exprSet) %in% ids$probe_id) : 
  选择了未定义的列
> #ids表里面也只保留表达矩阵exprSet里有的
> #因为表达矩阵已经经过筛选 则和ids里行数不一样 此时需要选择match函数来匹配
> ids=ids[match(rownames(exprSet),ids$probe_id),]
> head(ids)
  probe_id     symbol
1  7896746   MTND1P23
2  7896754 SEPTIN7P13
3  7896759  LINC01128
4  7896761     SAMD11
5  7896779     KLHL17
6  7896798    PLEKHN1
> exprSet[1:5,1:5]
        GSM1052615 GSM1052616 GSM1052617 GSM1052618 GSM1052619
7896746   10.16530   10.50290   10.13550   10.69020   10.34200
7896754    8.81485    8.99721    9.19503    9.49915    9.86029
7896759    8.75126    8.61650    8.81149    8.32067    8.41445
7896761    8.39069    8.52617    8.43338    9.17284    9.10216
7896779    8.20228    8.30886    8.18518    8.13322    8.06453

表达矩阵分类：
如果有一个基因名对应多个探针，就会得到一个新的探针列表：

#表达矩阵分类
#by()分类汇总 依次是data indices(因子或因子列表) 函数
#rowMeans(x) 行平均值 即某个探针对应的表达量
#which.max()输出最大值对应的序号
#rownames(x)输出最大值对应的序号对应的行名即探针
> tmp =by(exprSet,
+         ids$symbol,
+         function(x) rownames(x)[which.max(rowMeans(x))])
#probes新的探针列表
> probes=as.character(tmp)
#表达矩阵过滤前的维度
> dim(exprSet)
[1] 19854     6
> exprSet=exprSet[rownames(exprSet) %in% probes,]
> dim(exprSet)
[1] 18851     6

参考文章：GEO数据库视频学习笔记（ID转换）