GEO数据分析之必备基础知识

GEO数据分析之必备基础知识

本节主要介绍GEO分析开始之前的准备工作和推荐学习以下非常优秀的推文，学习之后GEO分析就春暖花开了：

• 生信技能树GEO数据挖掘相关的课程

• 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够

• 解读SRA数据库规律一文就够

• 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够

• GSEA分析一文就够（单机版+R语言版）

• 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的

• 差异分析得到的结果注释一文就够

以下是果子学生信的推文：

• 来完成你的生信作业，这是最有诚意的GEO数据库教程

• 资源！GEO芯片分析教程汇总。

• skr！GEO芯片数据的探针ID转换

• 有些GEO平台的探针转换比较麻烦

• 正则表达式是我们认识世界的哲学

• 学习正则表达式-stringr这个包的使用-极简入门

• GEO芯片中的NM_，NR_开头的识别号如何转换成基因名称？

• GEO芯片分析的倒数第2个关卡被没有了

• 如何让基因名称在多个数据库间随意转换？

• Limma求差异基因构建矩阵的两种方式

• GEO的样本名称太多而且排序不规则，你们都是手动分组的么？

• GEO芯片分析中的大坑，差异基因完全相反！

• GEO芯片如果超过了两组，也可以一次搞定差异分析

• GEO芯片中配对样本如何做差异分析

• 因子(factor)就像贤内助，让你始终分清主次，拨开云雾。

• 批次效应这样矫正

• 批次效应有时候真麻烦！

• GEO芯片中多个探针对应一个基因，是求平均值还是保留最大值？

• 如果GEO中一个探针对应多个基因，如何把这个探针全部删掉？

其他的随意看看，作为补充

• 画一个火山图

• 画一张热图

• QQ-plot

• 理解 Quntile Normalization

• K均值聚类预测未知分类信息

• 主成分分析PCA预测未知分类信息

• K邻近算法来分析芯片数据

• 支持向量机SVM来预测芯片未知信息

• 使用CARET包中的支持向量机SVM来做模型预测

• 学习R语言，从这一课开始。

不会代码也可以看看这一个，有点过时了，但是这里面直接用GEO2R来分析的想法，可以帮我们判定，当前这个芯片是否能够直接用R语言来分析。

• 无代码芯片分析图文教程：每个人都可以做一做的生信第1题