GEO数据下载
GEO是生信分析经常用到的数据库。经常需要从中获取表达矩阵，平台信息，meta信息等，本博文总结了几种下载GEO数据的方法，各有优劣，实际应用过程中自行选择适合自己的。
方法一：直接从浏览器中下载，手动
以数据集GSE1001为例，
可以直接点击“Series Matrix Files”获取该样本txt格式的表达谱数据，一般我们认为这种处理过的表达谱数据是没有问题的，当然，具体情况具体分析。
打开下载的文件可以看到许多“#”开头的行，这些是注释信息，一般关注这些注释信息中的“data processing”，这行中可以看到数据是如何归一化和标准化的，以及是否已经经过log转化等。
之后我们需要下载平台数据以注释表达谱中的探针，点击“GPL85”，点击下图中的红框，
之后可以用R进行表达谱和平台数据的合并。
注意！到这里我们获得的只是初步的表达数据，还没有经过预处理，需要用R处理多个探针对应一个表达值，无对应symbol，以及合并多个探针对应一个symbol的情况后才可进行后续分析。
优缺点：
优点：该方法的优点是下载较快，数据也比较完整。
缺点：无法直接得到metadata，需要手动通过GEO2R获取，或在表达谱的注释信息中寻找。
方法二：代码下载，自动化
常用的R包有GEOquery，直接copy了“生信技能树”的代码，以下代码直接将表达谱封装成expression set对象，这有一个非常显著的优点即可以直接导入limma进行差异分析。
downGSE <- function(studyID = “GSE1009”, destdir = “.”) { library(GEOquery) eSet <- getGEO(studyID, destdir = destdir, getGPL = F) exprSet = exprs(eSet[[1]]) pdata = pData(eSet[[1]])#表型信息，里面包含了需要的分组信息 write.csv(exprSet, paste0(studyID, “_exprSet.csv”)) write.csv(pdata, paste0(studyID, “_metadata.csv”)) return(eSet)}#导入limma包进行分析library(limma)design=model.matrix(~factor(sCLLex$Disease))fit=lmFit(eSet,design)fit=eBayes(fit)options(digits = 4)topTable(fit,coef=2,adjust=’BH’)
关于原始芯片数据的处理可参考以下文章link of original microarray
如果自己手头上已经有了表达谱数据和分组信息，也可以手动构造expression set对象：
metadata <- data.frame(labelDescription=c(‘SampleID’, ‘Disease’), 香港vps row.names=c(‘SampleID’, ‘Disease’)) phenoData <- new(“AnnotatedDataFrame”,data=meta,varMetadata=metadata) myExpressionSet <- ExpressionSet(assayData=exprMatrix, phenoData=phenoData, annotation=”hgu95av2″) > myExpressionSet ExpressionSet (storageMode: lockedEnvironment) assayData: 12625 features, 22 samples element names: exprs protocolData: none phenoData sampleNames: CLL11.CEL CLL12.CEL … CLL9.CEL (22 total) varLabels: SampleID Disease varMetadata: labelDescription featureData: none`在这里插入代码片` experimentData: use ‘experimentData(object)’ Annotation: hgu95av2 >
如果只是想获得某一GSE的metadata，可以通过GEOmetadb包获取：
library（GEOmetadb）if（！file.exists(‘GEOmetadb.sqlite’)） getSQLiteFile()## 取决于网速哦file.info(‘/path/GEOmetadb.sqlite’)con <- dbConnect(SQLite(),’/path/GEOmetadb.sqlite’))#dbListTables(con2)#dbListFields(con2,’gse’)GeoList = read.table(“diabetes.GEO.list”)query = paste(“select + from gsm where series_id in ( ‘ “, gsub(“, “, ” ‘, ‘ “, paste(Geolist[,1], collapse=”，”），” ‘）”, seq=” “)querytmp = dbGetQuery(con2, query)write.csv(tmp, “diabetes.GEO.meta.csv”) 优缺点：
优点：自动化
缺点：取决于网速，下载慢
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