geo差异表达分析_如何极其简单的使用GEO数据来做差异分析

168 阅读 0 评论 111 点赞

无论你是要看某个基因是否差异表达或者筛选某个GEO数据集的差异基因，这个方法绝对能够帮助你事半功倍

首先假设你已经找到了一套数据GSE32323

这套数据共包含44个样本，其中有17个配对的癌与癌旁样本

我们先下载数据，如图

然后使用GEO芯片数据转换器提取出表达矩阵和样本信息表 (不会提看这里)如图：

打开SampleInfo.xls文件编辑样本顺序和分组

最终修改后的样本信息表为(为什么cancer排在前面？软件默认前面比后面啊)：

打开，长这个样子

看似需填项比较多，其实无非就四步

1、选择表达矩阵

2、选择样本信息表(因为你要告诉软件怎么分组的嘛)

3、选择筛选差异的方法，如果是芯片数据当然选择limma了，如果是RNA-Seq的counts数据，选择DESeq2或者edgR也行啊

4、选择样本分组列，然后选择结果保存目录点击运行就行了

示例如下：

等提示跑完，打开结果保存的目录

总共得到三个文件

1、cancer-vs-normal.limma.txt

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。