芯片数据分析神器：GEO2R

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前言

GEO（Gene Expression Omnibus） 数据库存放了很多的测序数据，包括 芯片数据 、 二代测序数据 和 三代测序数据 等，对于早期的芯片数据，包括原始 cel 文件和探针注释文件，如果我们想挖掘芯片数据的话就得写代码自己分析了。

芯片数据挖掘推荐 B 站得 生信技能树 教学视频，曾老师 手把手教你分析。那么对于没有生信基础或者没有编程能力得人来说，挖掘 GEO 数据肯定是比较困难得，然后 NCBI 在 GEO 里面做了个 GEO2R 的在线分析芯片数据工具，不用写代码，直接点点点就可以分析数据和出图了，非常的方便。

使用

1、选择数据集

首先我们进入 GEO，NCBI 左侧选择 GEO DataSets，然后搜索你感兴趣的关键词或者疾病等：

选择数据，首先得看数据测序的类型，我们选择 芯片数据 ，第二个，高通量测序的话就是走 正常 RNA-seq 数据分析流程 ：

2、了解实验设计

选好文章后，我们应该大概了解一下实验是 怎么设计 的和 实验的目的 ，方便加深我们对数据的一个 背景理解 ：

大概看一下，作者对 非小细胞肺癌（NSCLC） 有无骨转移的样本做了基因芯片测序，发现了有 364 个差异基因，包括 140 个上调的基因和 224 个下调的基因，RT-PCR 验证前 8 位的差异基因 COL6A1 在骨转移的样本高表达，COL6A1 过表达可诱导 HARA 细胞的增殖和侵袭，而下调则可抑制 HARA- b4 细胞的增殖和侵袭，最后证明 COL6A1 可能是 NSCLC 骨转移的潜在诊断标志物和治疗靶点。

3、分析数据

然后我们使用 GEO2R 进行数据分析：

可以看到分别有 3 个生物学样本，分为实验组和对照组，作者还提供了归一化的表达矩阵，我没点击 Analyze with GEO2R 进入分析界面：

1、定义分组

这一步对我们的样本进行分组，哪些是实验组，哪些是对照组，我们的 骨转移的 NSCLC 是实验组，非骨转移的 NSCLC 是对照组 ：

2、一键分析

定义好分组后，我们点击 Analyse 按钮一键分析出图及差异结果，稍等几分钟：

结果：

我们可以看到 火山图、表达量分布图、UMAP（类似于PCA）图、韦恩图、样本表达量箱线图，等等，具体什么图是什么意思我就不解释了。下面表格就是差异基因表格，可以点击 Download full table 打开，右键复制图片下载。

点击 ID 箭头 可以显示在每个样本的表达量：

这里有个问题！我们看 logFC 是下调的，但下面图片这个基因在 treat 组里是上调的！这里其实关系到我们之前的分组问题，我们应该先设置实验组，再设置对照组！

换个分组顺序，我们再看看：

这下是没问题的，小伙伴们注意下就行。

我们下载差异结果看看：

点击火山图可以查看基因名：

3、其它选项说明

1、Options：

这里面我们可以选择 是否进行 p 值矫正，矫正方法，数据是否 log，p 值阈值选定 等。点击 more 则进入 GEO2R 使用教程页面。如果我们选择好参数后点击 reanalyze 重新分析。

比如这里我选择了不进行 p 值矫正，重新分析后差异基因就会多一些：

2、Profile graph：

这个选项可以展示具体基因在每个样本的表达量，输入 ID 即可查询：

3、Rscript：

这里面涵盖了差异分析、绘图的所有代码，主要使用 GEOquery、limma 和 umap 三个 R 包进行分析的，我们可以直接复制到 Rstudio 里运行，一步一步分析：

4、添加基因名，GO id 等

你有没有发现差异基因表格是不是只有探针的 ID，没有我们熟知的基因名？我们点击 Select columns 选择相应需要显示的内容即可：

看看结果：

我们顺便查看 COL6A1 这个基因:

是显著上调的，但好像不是排名前 8，而是 18，如果我们使用 p 值矫正的话，按照 log2FC > 1 或 < -1 且 adj.P.Val < 0.05 筛选的差异基因就只有 20 个！

看了一下文章的方法好像不太一样，使用的是配对样本的 Student's t-test：

所以结果才差的太大吧。下面是文章里的那 8 个 top 差异基因：

小提示

• 这个 GEO2R 使用 Microsoft edge 和 火狐浏览器 分析结果出不来，我换了 谷歌浏览器 才跑出来的。
• 有些芯片数据 没有 GEO2R 这个选项，说明有一些是分析不了的。

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