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生信技能树 生信技能树 2022-06-06
前言
测试一下,付费功能还能不能使用

三阴性乳腺癌表达矩阵探索(公共数据库挖掘实战)

生信技能树联盟创始人jimmy手把手带你完成一个GEO数据库(GSE76275)挖掘实例,从必备R包安装,表达矩阵下载,PCA/boxplot/heatmp的数据检查,探针ID到基因ID的转换,根据生物学分组进行差异分析并且绘制火山图、热图,还有简单的超几何分布检验的KEGG等数据库注释结果。也有一点表达矩阵进行GSEA/GSVA分析,以及WGCNA分析。最后还根据TNBC(三阴性乳腺癌)的生物学特征提取指定基因的表达量,使用genefu这个R包进行PAM50分类。

视频学习方式

直接B站咯:https://m.bilibili.com/video/BV1dy4y1C7jz

下载TCGA数据库的BRCA的芯片表达矩阵,同样进行PAM50分类,结合临床信息,并且对应比较GSE76275数据集。

  • 代码在:https://github.com/jmzeng1314/TCGA_BRCA

下载TCGA数据库的BRCA的RNA-seq表达矩阵,同样进行PAM50分类,结合临床信息,并且对应比较GSE76275数据集。

  • 代码在:https://github.com/jmzeng1314/TCGA_BRCA

下载GTEx数据库的RNA-seq表达矩阵,并且提取其中属于breast的样本,同样进行PAM50分类,结合临床信息,并且对应比较GSE76275数据集。

  • 代码在:https://github.com/jmzeng1314/gtex_BRCA

下载METEBRIC数据库的RNA-seq表达矩阵,同样进行PAM50分类,结合临床信息,并且对应比较GSE76275数据集。

  • 代码在:https://github.com/jmzeng1314/METABRIC

首先需要安装必备R包

需要自行下载学习R语言及熟练使用Rstudio编辑器,根据课程配套代码安装R包。对初学者来说,尤其是中国大陆的学生,安装R包,最重要的是切换镜像,代码如下:

options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.cloud.tencent.com/CRAN/")) options(download.file.method = 'libcurl')options(url.method='libcurl')
BiocManager::install("miRNAtap",ask = F,update = F)BiocManager::install("topGO",ask = F,update = F)BiocManager::install("miRNAtap.db",ask = F,update = F)

另外:r全套资料都是在B站,需要提前学完哦!

第一步:下载表达矩阵

首先需要了解GEO数据库,建议通读:解读GEO数据存放规律及下载,一文就够

然后根据课件代码使用GEOquery包进行下载,详细教程见:从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够

示例数据集:GEO数据库(GSE76275) 对应的3篇SCI文章见课程附件。(3篇文章都需要解读)

第三步:检查表达矩阵

首先根据全局基因表达绘制PCA图如下:代码见课程附件,具体参数视频里有介绍,结果很容易理解,可以看到那些不属于TNBC的样本跟TNBC组有着很清晰的界限,而且可以看到TNBC组本身也有着界限分明的两列,反映了TNBC的异质性:

还有top 1000的sd的基因提取出来绘制热图:这个结果跟PCA分析结果相呼应!

更多图表都在课程的配套代码里面;

第4步:差异分析

这里走标准的limma流程,详细推文介绍:根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的

第5步:GO/KEGG数据库注释

得到的差异分析结果,也可以走标准的火山图,热图,GO/KEGG数据库注释,见推文:差异分析得到的结果注释一文就够

第6步:GSEA/GSVA分析

代码在GitHub哈:https://github.com/jmzeng1314/GSE76275-TNBC

TCGA数据库挖掘

代码在:https://github.com/jmzeng1314/TCGA_BRCA

GTEx数据库挖掘

代码在:https://github.com/jmzeng1314/gtex_BRCA

METABRIC数据库挖掘

代码在:https://github.com/jmzeng1314/METABRIC

增加WGCNA流程代码

对表达矩阵挑选top5000的MAD基因,以及top10000后,分别独立走WGCNA流程看结果。

WGCNA的背景知识参考:https://github.com/jmzeng1314/my_WGCNA

GEO数据库交流群


我们所有的群都是由生信技能树的官方拉群小助手操作,大家在应该是多次看到了:

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