Skip to content

Tomcxf/GEO

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

6 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

表达矩阵分析大全

Note : Please don't use it if you are not the fan of our biotrainee, Thanks.

来龙去脉

GEO数据库挖掘系列知识分享课程,于2016年首发于生信菜鸟团博客:http://www.bio-info-trainee.com/2087.html

配套教学视频在B站:https://www.bilibili.com/video/av26731585/

早期目录如下:

  • 第一讲:GEO,表达芯片与R
  • 第二讲:从GEO下载数据得到表达量矩阵
  • 第三讲:对表达量矩阵用GSEA软件做分析
  • 第四讲:根据分组信息做差异分析
  • 第五讲:对差异基因结果做GO/KEGG超几何分布检验富集分析
  • 第六讲:指定基因分组boxplot指定基因list画热图
  • 第七讲:根据差异基因list获取string数据库的PPI网络数据
  • 第八讲:PPI网络数据用R或者cytoscape画网络图
  • 第九讲:网络图的子网络获取
  • 第十讲:hug genes如何找

2018年更新版

2018是一个特殊的年份,我们生信技能树落地了很多线下分享会,作为创始人我身先士卒准备了非常多的干货教程,在B站免费分享 74小时的生物信息学系列视频课程: 1.3个学生的linux视频学习笔记

2.生信人应该这样学R语言系列视频学习心得笔记分享

3.一万人陪你学习GEO数据库挖掘知识(公益视频听课笔4.记分享)

5.公共数据库挖掘视频学习心得体会

6.生信小技巧系列第一季完结版视频教程学习笔记分享

本项目主要是GEO数据库挖掘课程的代码仓库,记住,下面的每个文件夹都值得你拿出50个小时以上的时间来学习。

仓库概括

主要项目代码文件夹:

  • GSE42872_main,主要演示GEO数据库挖掘的标准6步骤
  • GSE11121_surivival,主要演示基于基因表达量分组的批量生存分析

六个任务项目文件夹:

  • task1-check-specific-genes , 主要演示检查自己感兴趣的基因在多个GSE数据集表现情况

  • task2-lncRNA-mRNA-network , 主要演示如何构建网络

  • task3-multiple-groups , 主要演示,如果样本分组信息非常复杂该如何进行下游分析

  • task4-NPC, 主要演示GEO数据库挖掘的标准6步骤,跟GSE42872_main类似

  • task5-dynamic-network-biomarker,主要演示新的算法,超脱于GSE42872_main展示的GEO数据库挖掘的标准6步骤

  • task6-GEO-TCGA,主要演示如何结合TCGA数据库

两个额外补充项目文件夹:

  • airway_RNAseq,主要演示如果是RNA-seq得到的表达矩阵该如何分析,与传统芯片表达矩阵的异同
  • breast_cancer_meta-analysis , 主要演示如何进行meta分析。

下面是主要代码文件夹 GSE42872_main 代码的展示:

Then run step1 : download data

数据是灵魂!

It always not very easy to download data if you are in China, so I also upload the file GSE42872_raw_exprSet.Rdata , you can load it directly.

if(F){
  library(GEOquery)
  gset <- getGEO('GSE42872', destdir=".",
                 AnnotGPL = F,
                 getGPL = F)
  save(gset,'GSE42872.gset.Rdata')
}
load('GSE42872_eSet.Rdata')
b = eSet[[1]] # 看清楚,某些GSE数据集有多个平台,注意挑选
raw_exprSet=exprs(b) 
group_list=c(rep('control',3),rep('case',3))
save(raw_exprSet,group_list,
     file='GSE42872_raw_exprSet.Rdata')

Then step2: check the expression matrix

高质量的数据是保障!

Try to understand my codes, how did I filter the probes by the annotation of each microarry, and how I check the group information for the different samples in each experiment.

Including PCA and Cluster figures, as below:

Cluster

PCA

Please ensure that you do run those codes by yourself !!!

Then step3: do DEG analysis

差异分析是核心流程

Normally we will do differential expression analysis for the microarray, and LIMMA is one of the best method, so I just use it. If the expression matrix(raw counts ) comes from mRNA-seq, you can also choose DESeq based on negative binomial (NB) distributions or baySeq and EBSeq.

Once DEG finished, we can choose top N genes for heatmap as below:

heatmap

and volcano plot as below:

Then step4 : annotation for GO and KEGG database

数据库的注释是升华!

Annotation for the significantly changed genes, over-representation test or GSEA for GO/KEGG/biocarta/rectome/MsigDB and so on.

KEGG_GSEA

KEGG-enrichment

Step5: survival analysis

生存分析是补充,只有样本量足够,而且样本的临床信息足够才能做这样的分析。

KM and cox ,需要掌握统计学原理。

Step6: GSEA for Molecular Signatures Database (MSigDB)

算法是亮点,代码见文件夹

Step7: GSVA for Molecular Signatures Database (MSigDB)

算法是门槛,代码见文件夹

更多其它例子

不一一介绍,请至少花费几十个小时学习这些代码:

The videos tutorials :

All the videos are uploaded in YouTube: https://www.youtube.com/channel/UC67sImqK7V8tSWHMG8azIVA/videos

如果你在中国,你可能会喜欢B站: https://www.bilibili.com/read/cv719181 ,视频链接: https://www.bilibili.com/video/av26731585/

番外

其实不止是针对转录组表达芯片的数据分析教材,还有转录组数据处理流程,希望你可以仔细看,还有批量生存分析等各种其它统计分析方法我也会慢慢添加。

主要是根据大家的需求啦,希望大家多多反馈和提问哈!

最重要的是:

如果你觉得我的教程对你有帮助,请赞赏一杯咖啡哦!

如果你的赞赏超过了50元,请在扫描赞赏的同时留下你的邮箱地址,我会发送给你一个惊喜哦!

广告时间

关于我们

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • R 100.0%