1.項(xiàng)目總覽及Github介紹
介紹整個(gè)項(xiàng)目
簡(jiǎn)介Github，注冊(cè)，下載其中代碼
- R語(yǔ)言用文件夾+project方式組織，定位所有數(shù)據(jù)和代碼
2.通用文獻(xiàn)閱讀及規(guī)律
- identification of the interaction network of hub genes for melanoma treated with vemurafenib based on microarray data
文獻(xiàn)導(dǎo)讀，注意文章中找到差異性的方法
例子中是p值＜0.01，|logFC|≥2 - 差異基因要通過閾值控制，~200多差異比較正常
-至少看20篇相關(guān)文章，提煉脈絡(luò)，選擇GSE- 表達(dá)矩陣-差異分析-5大數(shù)據(jù)庫(kù)的注釋-PPI等網(wǎng)絡(luò)
了解GEO數(shù)據(jù)庫(kù)（生新技能樹公眾號(hào)，解讀GEO）
GSE號(hào)-修改URL即可到數(shù)據(jù)庫(kù)
refseq_id, GEOquery
芯片基礎(chǔ)知識(shí)（生信技能樹論壇）
HG-U133_Plus_2（經(jīng)典芯片）
3. 數(shù)據(jù)下載的3種方式
- ①下載rawdata（不推薦）
- ②下載表達(dá)矩陣（matrix）
- ③ R語(yǔ)言直接讀取GSE號(hào) （GEOquery）
getGEO("GSE42549", GSEMatrix = TRUE, AnnotGPL = FALSE, getGPL= FALSE) - 不同芯片用不同的R包
4.ID轉(zhuǎn)換技巧大全
downGSE
- geneID，探針和基因不是一一對(duì)應(yīng)的，且基因本身就是多種多樣（entrez ID和symbol是最重要的）
- ID轉(zhuǎn)換，library(hgu95av2.db )
不同平臺(tái)對(duì)應(yīng)不同R包，可谷歌 - ID轉(zhuǎn)換實(shí)操，
5. 了解你的表達(dá)矩陣
實(shí)操，跑代碼，了解PCA，hclust圖等
6. 差異分析
limma對(duì)芯片數(shù)據(jù)做差異分析
需要
- 表達(dá)矩陣
- 分組矩陣
- 差異比較矩陣
實(shí)現(xiàn)步驟 - lmFit
- eBayes
- topTable
高清代碼的input
7. 火山圖、熱圖制作及美化
火山圖、超幾何分布
plot(nrDEGP.Value))
bitr(gene,fromType = "ENTREZID", toType = c("ENSEMBL","SYMBOL"), OrgDb = org.Hs.eg,db)
8. KEGG-GO等數(shù)據(jù)庫(kù)的注釋及GSEA分析
實(shí)操
9. 收尾的幾點(diǎn)建議
多看paper，多練習(xí)
10. 批量生存分析
Github，jimmy賬戶：jmzeng1314
好好學(xué)R語(yǔ)言
