Agilent芯片表达矩阵处理(学徒作业)
Agilent的芯片同样也是扫描得到图片，然后图像处理（主要是Agilent Feature Extraction (AFE) 软件）得到信号值，但是值得注意的是这个时候有两个信号值矩阵，分别是：the background matrix Eb as well as for the foreground matrix E.
比如我们从ArrayExpress数据库下载一个E-MTAB-3017数据集，来源于文章：Peripheral blood gene expression profiles in obese subjects without metabolic syndrome
代码如下：
library(ArrayExpress)
## getAE download all raw data for this study
## ArrayExpress just donwload the expressionSet
rawset = ArrayExpress("E-MTAB-3017")
# http://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/experiments/E-MTAB-3017/
## it's not a AffyBatch object , but a NChannelSet for this study .
## for this platform the element names: E, Eb
# the background matrix Eb as well as for the foreground matrix E.
exprSet_Eb=assayDataElement(rawset,"Eb")
exprSet_E=assayDataElement(rawset,"E")
exprSet_E[1:4,1:4]
exprSet_Eb[1:4,1:4]
既然是两个矩阵，所以分析需要格外注意，需要使用 Agi4x44PreProcess包，但是呢，这个包依赖旧版本的R和bioconductor，所以很麻烦：
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("Agi4x44PreProcess")
很明显，我并不想耗费时间在这个上面，如果大家真的有必要处理这样的老旧数据，就需要自行摸索了，可以参考我前些天看到 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE62117 的里面的详细数据处理步骤描述：
The dataset was read into R and processed using the Agi4x44PreProcess package with options to use the AFE Processed Signal as foreground signal and BG Used signal as background adjusted signal.
The data were then normalized by the quantile method using the limma function normalize Between Arrays.
Probeset filtering was performed using the Agi4x44PreProcess filter method using AFE provided flags to identify features with quantification errors of the signal, reducing the 45,015 features on the Agilent Whole Human Genome Microarray 4x44K array by 38%, or 17,264 features.
Residual technical batch effects were corrected using the ComBat method implemented in the SVA R package.
保守估计，如果确实有必要，5天内可以拿下这个数据分析！
这个同样的，也是学徒作业哈！使用使用 Agi4x44PreProcess包完成E-MTAB-3017数据集的表达矩阵获取。当然了，也可以根据分组，走一下差异分析标准代码：
走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，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
感兴趣可以细读表达芯片的公共数据库挖掘系列推文 ；
这里我点名我最优秀的芯片方向学徒-敢君来攻克这个难关！
数据分析免费做
2019-2020的春节假期我们生信技能树推出一系列生物信息学数据分析免费做活动，先到先得哈，我们推文里面提到的数据分析环节都是我非常有经验的， 对我来说是举手之劳，希望可以帮助到你！
转录组数据分析的4个维度认识（数据分析继续免费哦） RNA-seq数据的2个分组差异分析，热图，PCA图，火山图等等
根据感兴趣基因看肝癌免疫微环境的T细胞亚群差异 条形图或者箱线图
查看感兴趣基因的甲基化水平和RNA表达水平(数据分析免费做)相关性 散点图或者箱线图
发送数据分析要求，以及简短的项目描述到我的邮箱 jmzeng1314@163.com
邮件正文最好是加上你是啥时候认识生信技能树的哦，或者其它一些寒暄的话，自我介绍也行。主要是考虑到可能想免费分析数据的朋友很多，所以会根据你的来信，我主观判定一个优先级哦。目前我有20多个愿意长期在我的指导下进行数据探索的学徒，等我的团队扩大到200人，我们应该是可以做到数据分析全部免费，敬请期待哈！