芯片数据分析步骤4 标准化-affy

好的，下面是使用GSE85716数据进行GSEA分析的基本步骤： 1. 下载数据 首先，您需要下载GSE85716数据集。您可以在GEO数据库中找到该数据集并下载相应的CEL文件。然后，您可以使用R语言中的affy包读取CEL文件并进行预处理，例如背景校正、归一化等等。 2. 进行差异表达分析 接下来，您需要进行差异表达分析，以确定哪些基因在不同条件下表达水平有显著差异。您可以使用一些常见的生物信息学工具和软件来进行差异表达分析，例如DESeq2、edgeR、limma等等。 3. 进行GSEA分析 在进行GSEA分析之前，您需要准备一个基因集合，例如KEGG、GO等等。您可以使用一些公共数据库中的基因集合，例如MSigDB等等。然后，您可以使用一些生物信息学工具和软件进行GSEA分析，例如GSEA、fgsea等等。 在这里，我以GSEA软件为例，向您介绍一下如何进行GSEA分析。首先，您需要将差异表达分析的结果转化为GSEA所需的格式，即将基因按照表达水平的大小进行排序，然后将每个基因标注为“上调”或“下调”。您可以使用fgsea包中的gmtToList函数将基因集合转化为列表形式，然后使用fgsea包中的fgsea函数进行GSEA分析。以下是示例代码： ```R library(fgsea) # 读取差异表达分析结果 result <- read.csv("DESeq2_result.csv", header=TRUE, row.names=1) # 选出显著差异的基因 sig_genes <- subset(result, padj<0.05) # 将基因按照表达水平排序 ranked_genes <- sort(sig_genes$log2FoldChange, decreasing=TRUE) # 将上调和下调基因标注 up_down <- ifelse(sig_genes$log2FoldChange>0, "up", "down") # 读取基因集合 gmt_file <- system.file("extdata", "c2.cp.kegg.v7.1.symbols.gmt", package="fgsea") gene_sets <- gmtToList(gmt_file) # 进行GSEA分析 res <- fgsea(gene_sets, ranked_genes, up_down, nperm=1000) # 提取显著富集的基因集合 top_sets <- subset(res, padj<0.05) ``` 在上述代码中，我们使用了KEGG数据库中的基因集合，使用gmtToList函数将其转化为列表形式。然后，我们将差异表达分析得到的基因按照表达水平的大小进行排序，并将上调和下调基因标注。最后，我们使用fgsea函数进行GSEA分析，并提取显著富集的基因集合（padj<0.05）。 4. 确定mrna和lncrna 在GSEA分析得到的富集基因集合中，您可以根据基因的注释信息确定mrna和lncrna。例如，您可以使用biomaRt包中的getBM函数获取基因的注释信息，然后根据基因类型进行筛选。以下是示例代码： ```R library(biomaRt) # 获取基因注释信息 mart <- useMart("ensembl", dataset="hsapiens_gene_ensembl") genes <- rownames(top_sets) annot <- getBM(attributes=c("ensembl_gene_id", "type_of_gene"), filters="ensembl_gene_id", values=genes, mart=mart) # 筛选mrna和lncrna mrna <- annot[annot$type_of_gene=="protein_coding", "ensembl_gene_id"] lncrna <- annot[annot$type_of_gene=="lncRNA", "ensembl_gene_id"] ``` 在上述代码中，我们使用biomaRt包连接Ensembl数据库，并使用getBM函数获取基因的注释信息。然后，我们根据基因类型将mrna和lncrna筛选出来。 以上就是使用GSE85716数据进行GSEA分析，确定mrna和lncrna的基本步骤。如果您有其他问题或需要更详细的帮助，请随时告诉我。