? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 這才是GEO數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘的正確姿勢(shì)

前陣子，酸談學(xué)社的大師兄Ewen給大家介紹了一個(gè)GEO數(shù)據(jù)集分析工具shinyGEO。本期小編就再來(lái)給大家介紹一個(gè)來(lái)自大英帝國(guó)的GEO數(shù)據(jù)分析神器-GeoDiver(https://www.geodiver.co.uk/ )。

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首先，官網(wǎng)的使用界面非常直觀簡(jiǎn)單，不僅可以高質(zhì)量的作圖，還可以做差異表達(dá)和基因富集分析。聽(tīng)著就感覺(jué)非常666，而其用戶(hù)體驗(yàn)也確實(shí)是更加nice，下面讓我們一起去探索學(xué)習(xí)吧。跟shinyGEO一樣，用戶(hù)只要輸入GEO dataset的編號(hào)運(yùn)行即可。比如網(wǎng)站的舉例數(shù)據(jù)GDS724，輸入編號(hào)后，網(wǎng)站會(huì)自動(dòng)識(shí)別分組因素，包括不同組織間比較或者individual間的比較。另外，ADVANCED PARAMETERS里還有更多可供選擇的參數(shù)，包括列表里展示的差異表達(dá)基因數(shù)目、P value的矯正方法、熱圖里展示的基因數(shù)目、熱圖聚類(lèi)的方法，及樹(shù)狀圖的展示等等。

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接下來(lái)，我們以individual為例分析下數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果：Overview Boxplot從此圖可以看到表達(dá)量的均值還是有波動(dòng)的，沒(méi)有完全在一條直線(xiàn)上，說(shuō)明數(shù)據(jù)沒(méi)有進(jìn)行歸一化，而歸一化的目的是調(diào)整由于基因芯片技術(shù)引起的誤差。但在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，數(shù)據(jù)均值的這條線(xiàn)，只要沒(méi)有太大的波動(dòng)，像本例中的情況還是可以用的。如果要進(jìn)行均一化，一般用平均數(shù)或者中位數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，那樣處理也更加科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)。主成分分析(Principal Component Analysis)我們可以看到PC1和PC2兩個(gè)主成分的解釋度超過(guò)了60%，按推斷應(yīng)該可以通過(guò)主成分的的坐標(biāo)圖將兩組分開(kāi)，實(shí)際情況如下：1)2D圖2)3D圖用戶(hù)可以自行選擇主成分，觀察主成分是否能夠?qū)山M數(shù)據(jù)分開(kāi)，以判斷兩組樣本是否存在差異，本例數(shù)據(jù)來(lái)看，兩組間的差異還是比較明顯的。熱圖(Heatmap)熱圖分為兩個(gè)模塊，一個(gè)模塊是差異表達(dá)的基因(很像是Pheatmap的作圖風(fēng)格啊，應(yīng)該就是它了)，另外一個(gè)是gene set的富集分析圖。不管是差異表達(dá)的基因還是富集到的通路，網(wǎng)站都提供搜索功能，可在Table的右側(cè)進(jìn)行搜索篩選。富集到的每個(gè)通路，用戶(hù)可以點(diǎn)擊如下圖所示的紅色箭頭，查看在KEGG中的通路情況，而且應(yīng)該是實(shí)時(shí)的KEGG通路數(shù)據(jù)(筆者推測(cè)，因?yàn)榧虞d通路數(shù)據(jù)時(shí)需要一些時(shí)間)，所以功能還是比較強(qiáng)大的。火山圖網(wǎng)站作者煞費(fèi)苦心，畫(huà)了兩個(gè)火山圖如下。筆者認(rèn)為火山圖就只是一個(gè)粗略的展示，并沒(méi)有太多意義。當(dāng)然，對(duì)于篩選差異表達(dá)基因時(shí)觀察某個(gè)基因在整體中的情況，還是有一定幫助意義的。這個(gè)網(wǎng)站能夠完成基本的GEO數(shù)據(jù)分析，就看各位能不能各顯神通，用好這個(gè)工具啦！—END—歡迎大家關(guān)注解螺旋生信頻道-挑圈聯(lián)靠公號(hào)~

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? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??????點(diǎn)下“在看”，多根頭發(fā)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的geo数据差异分析_GeoDiver：GEO数据挖掘分析利器的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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