GEO数据挖掘——差异基因表达分析

发布网友发布时间：2024-08-21 04:11

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热心网友时间：2024-08-21 04:41

GEO数据挖掘的差异基因表达分析是生物研究中重要的一步，它通过挖掘GEO数据库中的海量基因芯片和转录组数据，寻找基因表达的差异，揭示潜在的生物学关系和研究新方向。整个过程主要包括数据下载、预处理、差异表达分析和可视化等步骤。

首先，从GEO下载GSE数据，建议在下载时设置getGPL为False，以便后续单独处理注释。接下来，提取表达矩阵、临床信息和芯片编号，对数据进行分组和注释。在注释信息获取环节，代码会用于后续分析。

主成分分析（PCA）用于检测治疗组和对照组的显著分群。通过FactoMineR和factoextra包，我们对数据进行PCA分析，以观察数据的分布和分群趋势。

差异基因表达分析是关键环节，利用limma包进行，需要输入表达矩阵、分组信息以及设计和对比矩阵。limma包的lmFit、eBayes和topTable函数对基因进行详细分析，关注对数倍数变化、平均表达水平和显著性p值。

分析结果通常通过火山图和热图直观展示差异基因表达情况。通过这些步骤，我们可以识别出显著上调和下调的差异表达基因，为后续的基因通路富集分析奠定基础。