上次為大家介紹了分析GEO數(shù)據(jù)庫(kù)基因表達(dá)譜差異基因的R版本，可能很多小伙伴在運(yùn)行R時(shí)候會(huì)出現(xiàn)很多報(bào)錯(cuò)，導(dǎo)致R代碼運(yùn)行失敗，不過(guò)沒(méi)關(guān)系(再調(diào)整代碼)，今天我將為大家解決“不懂R，如何分析GEO數(shù)據(jù)庫(kù)基因表達(dá)譜的差異基因？”這個(gè)問(wèn)題。
開(kāi)始部分的處理和R版的是相同的。首先，進(jìn)入GEO的首頁(yè)，兩種方法，大家可以回憶一下。進(jìn)入主頁(yè)搜索框后輸入“cervical cancer”，點(diǎn)擊search。
跳轉(zhuǎn)界面看注釋，尋找感興趣的基因表達(dá)芯片。
本帖還是選擇了宮頸癌的基因表達(dá)芯片“GSE89657”來(lái)分析。
點(diǎn)擊芯片標(biāo)題，查看注釋信息。
下拉頁(yè)面至最底端！直接點(diǎn)擊GEO2R選項(xiàng),GEO2R是GEO數(shù)據(jù)庫(kù)自帶的在線分析工具，本帖將介紹使用GEO2R分析差異基因。
點(diǎn)擊GEO2R后彈出如下界面，這步最重要的是定義分組。
首先需要對(duì)樣本芯片進(jìn)行分組，下拉Define groups,分別創(chuàng)建兩個(gè)分組T(腫瘤組)，C（對(duì)照組），分別點(diǎn)擊回車鍵完成分組
對(duì)樣本進(jìn)行分組：選擇各樣本后點(diǎn)擊T或C，就可完成分組
下拉頁(yè)面，有“TOP250選項(xiàng)”和“Save all results”兩個(gè)選項(xiàng)，前者是保存前250個(gè)基因(按P-Value大小排序)，后者則是這張芯片的全部基因。
點(diǎn)擊“Save all results”選項(xiàng)，跳轉(zhuǎn)頁(yè)面。
新建一個(gè)GEO2R.txt文件，將以上結(jié)果粘貼在txt文檔里面，用EXCEL打開(kāi)，篩選logFC>1或logFC<-1，P<0.05的為差異基因。
最終，通過(guò)整理(本帖中刪除了沒(méi)有基因名字的行，所有和原文差異基因數(shù)量有差別)，共篩選出2317個(gè)差異基因，其中上調(diào)的基因915個(gè)，下調(diào)的基因1402個(gè)。
GEO2R計(jì)算出來(lái)的差異基因沒(méi)有基因的表達(dá)矩陣，因此我們需要下載矩陣文件，并且需要將矩陣文件里面的基因探針I(yè)D與剛剛求出的差異基因的genesymbol進(jìn)行匹配。我們用excel打開(kāi)下載好的矩陣文件GSE89657_series_matrix，在列T，U粘貼差異基因的ID和genesymbol兩列，列V開(kāi)始將芯片中的樣本按順序復(fù)制。
我們需要用到EXCEL中的VLOOKUP匹配函數(shù)，它的表達(dá)式書寫是VLOOKUP(查
找值，數(shù)據(jù)的范圍，列序號(hào)，匹配條件)。首先我們?cè)诒砀馰2書寫“=VLOOKUP(T2,
$A$2:$S$33298,2,FALSE)”,它的意思是在$A$2:$S$33298這個(gè)范圍(圖中粉色區(qū)域)中的查找與T2匹配的數(shù)據(jù)，將與T2匹配后的第2列那個(gè)數(shù)據(jù)寫入V2(V2的樣本與第2列樣本名相同)。
返回一個(gè)數(shù)據(jù)后，如圖出現(xiàn)綠色外框，點(diǎn)擊右下角的十字符號(hào)，下來(lái)至差異基因最后一行。
同樣，在W2書寫函數(shù)表達(dá)式“=VLOOKUP(T2,$A$2:$S$33298,3,FALSE)”，下拉匹配，依次對(duì)18個(gè)樣本進(jìn)行匹配。
最后，通過(guò)匹配，我們就能得到一個(gè)關(guān)于genesymbol的表達(dá)矩陣了，可以用于制作熱圖及其他分析。
另外，GEO2R分析中，也提供了芯片質(zhì)量控制的箱線圖。點(diǎn)擊value distribution，查看箱線圖。
此外，GEO2R工具也是基于R語(yǔ)言的分析工具，我們可以點(diǎn)擊R script查看R代碼，這些代碼可以修改后供以后分析使用。
以上分析完成后，給大家介紹一個(gè)生信小工具——Sangerbox,這個(gè)是由生信人團(tuán)隊(duì)自主開(kāi)發(fā)的軟件，里面有很多小工具可供使用，非常不錯(cuò)，下次可以為大家詳細(xì)介紹。
下面，我們點(diǎn)開(kāi)火山圖繪制工具，上傳GEO2R.txt文件,其他參數(shù)不用修改，點(diǎn)擊繪圖，導(dǎo)出PDF，一幅漂亮的火山圖就展現(xiàn)在我們眼前了，是不是挺容易的。
點(diǎn)擊“簡(jiǎn)易heatmap制作工具”，上傳整合好的genesymbol表達(dá)矩陣，比如這里挑選TOP50基因，設(shè)置參數(shù)，即可得到如下的熱圖，這工具是不是非常過(guò)癮。
接下來(lái)，進(jìn)行GO和KEGG分析，使用最簡(jiǎn)單的DAVID網(wǎng)站分析(教程見(jiàn)前面的帖子)。點(diǎn)擊chart查看差異基因參與的生物學(xué)過(guò)程、分子構(gòu)成、分子功能，也就是對(duì)基因進(jìn)行的注釋工作。
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