数据挖掘—GEO,TCGA,Oncomine联合（二）GEO在线工具的应用

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数据挖掘—GEO,TCGA,Oncomine联合数据(一)挖掘概述

前言

GEO在线工具:GEO2R

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、GEO2R是什么？

是GEO在线分析工具，基于此工具可以对部分GEO样品数据进行基因差异表达分析。该工具主要针对芯片数据，借助R 及Limma包完成分析过程，用户只需要在网业上进行简单的点击等手动操作即可获得分析结果

二、使用步骤

1.对样本数据的搜索，这一过程在单细胞中已经讲过，我们就跳过了

如果有不知道的，可以去单细胞的数据下载中去查看

2.使用GEO2R

代开你所需要的GSE侯是这样的，

 

滑到最下面则是这样的

看到下面的那个蓝色的按钮了吗？就点他就好

 

点开之后这是对每个样本的一些介绍，并且明确分开了两个组的内容，要做差异分析必须要分组，所以按 一下上方的DEfine groups 

就会出现这样的一个小框，大家输入normal然后点回车在输入tumor，然后按住ctrl键将对应的样本放入分组中，然后往下拉有一个按钮，按下去就会将前250个最有显著意义的基因筛选出来，

排列顺序是按照p值排序的，为什么按照p值排序大家可以去看我之前的文章。 

 

然后大家看左边每个ID旁边都有一个小三角，按一下之后就会出现这个

 

 看一看到每个样本每个组之间的表达情况，logFC的值就是表达高的一方与表达低的一方的比值，以2为底。

大家再点这个按钮

 就可以得出样本之间的数据

 

是这样的 ，但是这样的数据我们没法用在后续的分析，所以我们需要处理，选择你要使用的数据，打开excel将数据复制进一个表格中，是这样的

 

 

然后选中第一列 ，然后在数据一栏中选择分列

 

 然后选择固定宽度，根据实际需求选择分组

  

分开之后，但是发现数据有一堆分号，所以我们是用替换功能将分号替换为空格就好了，然后自己手动修改表头列名就好

然后大家做可视化的时候可以在这完成，大家看下图各种各样的可视化的图都有，

可以根据自己的实际需要使用可视化图 

 适用范围：

点击这个Full instructions就会出现适用范围

 

大致范围是：GEO2R是一种交互式网络工具，允许用户比较 GEO 系列中的两组或更多组样本，以识别在不同实验条件下差异表达的基因。结果显示为按显着性排序的基因表和图形集合，以帮助可视化差异表达的基因并评估数据集质量。与 GEO 的其他数据集分析工具不同，GEO2R 不依赖于策划的数据集，而是直接查询原始系列矩阵数据文件。这允许及时分析更大比例的 GEO 数据。然而，重要的是要意识到该工具几乎可以访问和分析任何 GEO 系列，无论数据类型和质量如何，因此用户必须了解 GEO2R限制和注意事项。

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总结

本章主要是讲解了GEO的在线工具，如果只是自己用于实验的话，这个在线工具能解决很多需求，它的可视化方便了很多非生信的使用者。

下一章我会讲解（三）GEO数据的下载和数据质量分析

最后我所做的所有分析与教程的代码都会在我的个人公众号中，请打开微信搜索“生信学徒”进行关注，欢迎生信的研究人员和同学前来讨论分析。
ps：公众号刚刚建立比较简陋，但是该有的内容都不会少。图片有的很模糊，主要是因为我用的qq截图然后想直接放到文章里来，结果他不让，我只能放到桌面，在从桌面拖进来，像素就越来越低，生气！