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R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析

1、GEO2R主要针对Series数据进行分析，但并不是所有的该数据均能使用GEO2R在线工具，如一些测序数据，这个时候“Analyze with GEO2R”按钮则变成灰色，不能使用。我们以肺癌为例，在GEO Datasets中搜索“lung cacer”。

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2、GEO挖掘实战TNBC相关探索 - 芯片数据的差异分析一般使用limma包之前学习RNA-seq转录组学习时，对富集分析的概念与流程有过一定的了解。主要分为ORF与GESA两类，都可用clusterProfiler包完成。

3、经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。

4、差异表达基因的筛选（阀值）以及后面的生物信息分析都可以做的。

1、fun = NULL， # 定义生存曲线转换的任意函数。经常使用的转换可以用字符参数指定：“event”绘制累积事件(f(y) = 1-y)，“cumhaz”绘制累积风险函数(f(y) = -log(y))，“pct”以百分比表示生存概率。

2、然后我们进行生存曲线的分析，使用futime和fustat两列，首先根据是否发生删失对数据进行处理。可以看到发生删失的都带上了加号。

3、基础绘图：由 ggplot(data，aes(x，y))+geom_ 开始，至少包含这三个组件，可以通过+不断的添加layers， scales， coords和facets。

4、本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。

1、最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图柱形图这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。

2、但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以调大画布，那么反过来，我们也可以调小x轴标签字体。

3、最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。

4、单细胞富集分析我最常用的是分组GSVA ，但最近用到了GO分析，就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好，数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本，没办法区分HC和病例组。

5、GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个，一个term对应多个gene，同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集，那和它共享很多基因的term也会显著富集。

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标题来源：http://azwzsj.com/article/dccidgc.html