1、创建账号 将数据上传到GEO数据库，首先要创建并登陆NCBI帐号， 然后进入提交的网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/info/submission.html...Metadata spreadsheet表格 3.填写文件 Metadata spreadsheet提供了两个例子，每个填写的栏目都给出了提示和说明，也可以根据给出的示例进行填写： image.png 4.数据上传...返回下载metadata示例的[网址(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/info/seq.html) 拉到最下面点击transfer files。...转到提交数据操作的网页 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/info/submissionftp.html 数据上传给出了详细的步骤，step1给出了上传的位置。...在linux可以使用 lftp进行上传，上传的代码在上面example linux sessions已经给出，只需要自己将Folder_with_submission_files改成自己要上传数据的绝对路径的文件目录即可
大致的流程从网站上截取下来的 第一步是申请一个GEO账号用来传输数据 第二步是准备提交的数据 准备的数据有三个 There are three required components for the...GEO上是这么说的，我就是把处理得到的表达谱作为processed data files raw data files 原始的测序数据就是fastq文件，这边需要提供这些文件的md5sum 以便于检查文件的完整性...数据准备完之后就是需要上传这些数据到GEO ftp 上，这个过程比较麻烦，GEO 的服务器真的是不太好用，速度很慢。 第三步就是传输准备好的数据到GEO ftp 上。...FileZilla传完数据，但是不知道是不是因为续传的原因只有一个数据是完整的 其他数据geo 工作者说是corrupted 然后我看了geo 服务器上的数据和本地服务器上的数据是一样的 并不知道为什么他们说不一样.../geo_submission_January6/ /home/.../geo_submission_december16/*
图标介绍 GEO有火山图、箱线图、热图、PCA、散点图 热图 输入数据是数值型矩阵/数据框 颜色的变化代表数值的大小 图片 散点图和箱线图 输入数据是一个连续型向量和一个有重复值的离散型向量 箱线图的上下...分析完PCA就可以去做热图了 GEO背景知识+表达芯片的分析思路 表达数据实验设计 实验目的：通过基因表达量数据的差异分析和富集分析来解释生物学现象。...notice:差异分析是两组之间的比较，看logFC 思路：有差异的材料-差异基因-找功能/关联-解释差异，缩小基因氛围 数据库介绍 NCBI上的gene expression omnibus(GEO)...,里面有网页工具“GEO2R”。...提交给GEO的有样本数据（GSM）、一个完整的研究并提供整个研究的描述，包括对数据的描述，总结分析（GES）、用户测定表达量使用的芯片/平台（GPL）。
在GEO上搜索数据，下载其表达矩阵（如果以M为单位，说明文件可用；如果大小只有K，说明文件不可用）是一种储存高通量芯片表达矩阵的数据类型， exprs()函数可以将其切换为矩阵。...1.去过log2,有负值很正常 继续用2.数据做了标准化，有一半的负值，需要找原始数据进行处理3.没有取过log但是有负值，数据有问题，要么弃用 要么找原始数据处理#实战代码有很多注意事项， 请不要不听课直接跑代码...', getGPL = F) #下载并读取数据，以列表的形式存储#数据检查class(eSet) length(eSet)eSet = eSet[[1]] exp <- exprs(eSet) #提取表达矩阵...expdim(exp) #查看数据的行数及列数，一般表达矩阵都有成千几万行，如果行数<2000警惕！...exp[1:4,1:4]#检查矩阵是否正常，如果是空的就会报错，空的和有负值的、有异常值的矩阵需要处理原始数据。#如果表达矩阵为空，大多数是转录组数据，不能用这个流程(后面另讲)。
说明样本差异越大1.5.2 PCA的用途用于“预实验”，简单查看组间是否有差别同一分组是否聚成一簇（组内重复好）中心点之间是否有距离（组间差别大）从这里开始没有课件，以下内容为自己结合课堂视频整理得出~2 GEO...2.2 GEO数据库介绍GSM：用户提交给GEO的样本数据（Sample）GSE：一个完整的研究，提供了整个研究的描述（Series）GPL：用户测定表达量使用的芯片/平台（Platform）2.3 基因表达芯片的原理探针的表达量代表基因的表达量...主要看这里for (pkg in c(Biocductor_packages,cran_packages)){ require(pkg,character.only=T) }3.2 GEO数据下载并从中提取有用信息...ids <- toTable(hgu133plus2SYMBOL)head(ids)读取GPL网页的表格文件，按列取子集##https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/...annoGenetinyarray包：geo_download函数get_deg_all直接进行差异分析及可视化 需要找到group和ids3.4 画PCA图+Top1000基因热图3.4.1 PCA图输入数据
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~ ⑦Redis GEO...基本操作命令 Redis GEO主要用于存储地理位置信息，并对存储的选项进行操作： 1.添加地理位置的坐标 2.获取地理位置的坐标 3.计算两个地理位置间的距离 4.根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合...geopos city 广州 # 获取空间名称“广州”的经纬度 geopos city 深圳 # 没有存储“深圳”的空间名称，返回nil 3.geohash 获取保存位置的geohash值 Redis GEO
GEO 数据挖掘-数据获得 1....概述 NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）是各种高通量实验数据的公共存储库，这些数据包括测量mRNA、基因组DNA和蛋白质丰度的单通道和双通道微阵列实验，以及非阵列技术，如基因表达序列分析...(SAGE)、质谱蛋白质组数据和高通量测序数据。...相比较TCGA数据库，因为数据是用户上传，所以更新较快 需要知道四个单词 1....GEO Platform (GPL) 芯片平台 GEO Sample (GSM) 样本ID号 GEO Series (GSE) study的ID号 GEO Dataset (GDS) 数据集的ID号 2
geo数据挖掘-2 sunqi 2020/7/11 1.概述 对下载的数据进行处理，提取表达矩阵，并匹配探针信息，基因名 教程来自：https://github.com/jmzeng1314/GEO/...2.数据下载 2.1 获得表达数据‘ rm(list=ls()) # 设置默认转换因子为否 options(stringsAsFactors = F) # 目标文件 f='GSE42872_eSet.Rdata...' # 上章的geo包 library(GEOquery) # 下载文件，如果存在则不进行下载 if(!...# 查看数据类型为list class(gset) ## [1] "list" #长度 length(gset) ## [1] 1 # 因为只有一个平台，所以只有1个列表元素 class(gset[[...GSM1052620 (6 total) ## varLabels: title geo_accession ... cell type:ch1 (34 total) ## varMetadata
数据挖掘3 sunqi 2020/7/11 概述 对下载好的基因初步分析，进行PCA分析和热图绘制 PCA 绘制 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F...output.Rdata') table(group_list) ## group_list ## Control Vemurafenib ## 3 3 # 查看数据...) # install.packages(c("FactoMineR", "factoextra")) library("FactoMineR") library("factoextra") # 数据处理...# 对数据进行归一化 # 因为是按照基因归一化，所以先进行转置，然后再转置回去 n=t(scale(t(dat[cg,]))) # 对绝对值大于2的数取绝对值2 # 使得最后的数据范围控制在2以内 n[...# 可以看出两个分组之间存在不少的差异表达 结束语 此部分的分析较为基础，为GEO分析的初步探索 love&peace
GEO数据挖掘7 sunqi 2020/7/13 概述 GSVA分析，gene Set Variation Analysis，被称为基因集变异分析，是一种非参数的无监督分析方法，用来评估芯片核转录组的基因集富集结果...分组情况 table(group_list) ## group_list ## Control Vemurafenib ## 3 3 ##导入MigDB数据集名...rbind ,es_max) df=df[df$P.Value 0.5,] write.csv(df,file = 'GSVA_DEG.csv') 结束语 至此，GEO...数据分析的基础基本介绍完毕，后面计划解读一些geo数据挖掘的文章 love&peace
GEO数据挖掘6 sunqi 2020/7/13 概述 使用SigDB（Molecular Signatures Database）基因集进行富集分析，包含8个系列 H: hallmark gene sets...process，细胞原件cellular component和分子功能molecular function三部分） C6: oncogenic signatures：癌症特征基因集合，大部分来源于NCBI GEO...发表芯片数据 C7: immunologic signatures: 免疫相关基因集合。...相较于KEGG，SigDB数据集包含的功能更多 GSEA分析 对 MigDB中的全部基因集 做GSEA分析。...(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) # 安装需要的包 # BiocManager::install("GSEABase") # 导入kegg已经注释好的数据
GEO数据挖掘—2 四、代码分析流程 1. 下载数据并从中提取有用信息 gse_number = "GSE56649" eSet <- getGEO(gse_number, destdir = '....(1)提取表达矩阵exp exp <- exprs(eSet) dim(exp) exp[1:4,1:4] 关于表达矩阵里的负值 取过log，有负值 —— 正常 没取过log，有负值 ——错误<em>数据</em>...ids <- toTable(hgu133plus2SYMBOL) head(ids) # 方法2 读取GPL网页的表格文件，按列取子集 ##https://www.ncbi.nlm.nih.gov/<em>geo</em>...show_colnames =F, show_rownames = F, annotation_col=annotation_col ) 差异分析后的<em>数据</em>整理...（目的是得到一个10列的<em>数据</em>框） rm(list = ls()) load(file = "step2output.Rdata") #差异分析，用limma包来做 #需要表达矩阵和Group，不需要改
GEO数据挖掘4 sunqi 2020/7/12 概述 对GEO数据进行差异分析 简单比较 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) options(digits...= 4) #设置全局的数字有效位数为4 load(file = 'step1-output.Rdata') #导入的数据中，dat为表达矩阵，group_list为分组信息 #按照group_list...group_list) # 定义函数，用于和绘制箱式图 bp=function(g){ # 高级绘图包，用于绘制自定义图 # 比如添加P值之类的操作 library(ggpubr) # 准备需要的数据...在使用这个包进行分析之前，需要准备三个矩阵 * 表达矩阵 * 分组矩阵 * 差异比较矩阵 # 如果没有这个包，需要进行install，应该是biocmanger下载 library(limma) # 数据预处理...结束语 这里对GEO数据的差异分析已经结束，后续为kegg和go分析 love&peace
GEO数据挖掘5 sunqi 2020/7/13 GEO数据挖掘5 概述 GO和KEGG富集分析 KEGG全称 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，由日本京都大学生物信息学中心的...数据库能够把基因及表达信息作为一个整体的网络进行研究，通俗点讲就是通过基因寻找通路 GO全称为gene ontology，由基因本体联合会（Gene Ontology Consortium）建立的数据库...，数据库对基因和蛋白功能进行限定和描述 GEO数据挖掘离不来富集分析，单纯的差异表达基因不能说明什么问题，只有对基因根据现有知识做定义定位分类，这样才能在生物学上解释这个差异，也就是故事才能讲顺了 注释...：GO和KEGG的具体作用不再赘述，等代码实现完成之后后续再学习理论知识 另外，KEGG和GO分析可以通过软件实现，具体参考官网 数据预处理 用到的数据集为差异分析后得到的数据集deg，详情见上章 rm...# 提取上调和下调基因 gene_up= DEG[DEG$g == 'UP','ENTREZID'] gene_down=DEG[DEG$g == 'DOWN','ENTREZID'] # 合并为差异数据
GEO数据挖掘—3 富集分析 （一）GO富集分析（用差异基因做富集） 输入数据 #(1)输入数据 gene_up = deg$ENTREZID[deg$change == 'up'] gene_down...color.params = list(foldChange = gl), showCategory = 3) （二）KEGG富集分析 上调、下调、差异、所有基因 #（1）输入数据...mutate(group=1) source("kegg_plot_function.R") g_kegg <- kegg_plot(up_kegg,down_kegg) g_kegg 标准流程的后续 问题数据和常见错误分析...复杂数据及其分析 1.多分组数据：示例GSE474 2.多数据联系分析：例如GSE83521_ and_ GSE89143 批次效应
GEO数据挖掘—1一、图表介绍（一）热图输入数据是数值型矩阵/数据框，颜色的变化表示数值的大小（二）散点图 箱线图（单个基因在两组之间的表达量差异）单个基因的组间比较用箱线图，多个基因用差异分析...实践中的应用二、GEO背景知识和表达芯片分析思路（一）表达数据实验设计实验目的：通过基因表达量数据的差异分析和富集分析来解释生物学现象有差异的材料——差异基因——找功能/关联——解释差异，缩小基因范围（...二）数据库介绍样本：用户提交给GEO的样本数据（GSM）系列：一个完整的研究，并提供了整个研究的描述，包括对数据的描述，总结分析。...（GSE）平台：用户测定表达量使用的芯片/平台（GPL）分析思路(1)找数据，找到GSE编号(2)下载数据（用R语言的代码可以下载，从中找到两个信息，一个是表达矩阵，一个是临床信息（分组信息））(3)数据探索...富集分析使用的数据框——KEGG数据库/GO数据库理解GeneRatio / BgRatio富集分析是衡量每个通路中的基因在差异基因里是否足够多。富集分析的可视化：气泡图，柱状图
生信技能树学习之geo数据库挖掘图片1、图表介绍1.1 热图：输入数据是数值型矩阵/数据框，颜色的变化表示数值的大小。有相关性热图和差异基因热图。...2、GEO背景介绍及表达芯片分析思路2.1 表达数据实验设计实验目的：通过基因表达量数据的差异分析和富集分析来解释生物学现象。...3.2.1 GEO数据库 芯片数据获取#数据下载rm(list = ls())library(GEOquery)#先去网页确定是否是表达芯片数据，不是的话不能用本流程。...db")ids <- toTable(hgu133plus2SYMBOL)head(ids)# 方法2 读取GPL网页的表格文件，按列取子集##https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo...转换用错物种不可抗力：找不到探针注释；数据有错又找不到原始数据；找不到想要的实验设计
gene ratio(DE results)gene ratio 是在该通路的差异基因与总差异基因的比值2、bg ratio(organism-specific background)bg ratio 是数据库中这条通路总共的基因比数据库中总共收录的基因要注意...，差异基因也是数据库中收录的基因富集分析可视化分析通路间的共同基因GO term
a = 1 #假装是限速步骤 print("bye") #保存运行结果，下次运行到这里时直接加载结果 save(a,file = f) } load(f) GO富集分析步骤： #1.输入数据...file.exists(f)){ ego <- enrichGO(gene = gene_diff, OrgDb= org.Hs.eg.db, #这里是人类物种的数据...因为KEGG数据框包含的基因不多，所以是有可能没有很多差异基因的 table(kk.diff@result$p.adjust<0.05) table(kk.up@result$p.adjust<0.05...： 多分组数据 多个数据联合分析（发文章一般都是很多数据） 策略1.各自差异分析再取两个的交集 策略2.先合并再分析 原则上应该选择同一个芯片平台的GSE 需要处理批次效应（Batch effect）...不要选择一个全是处理组，一个全是对照组的数据合并 批次效应： 由于【不同时间、不同人、试剂量不同、芯片不同、实验仪器不同、自己测的数据与网上的数据混合使用】导致的，并不是由于组间差异导致表达量的不同！！
使用geo_point类型 创建索引 123456789101112131415161718 curl -XPOST 'http://localhost:9200/weixin_discovery_market_location..." } } } } }' 添加数据 12345678 curl -XPUT 'http://localhost:9200/weixin_discovery_market_location..."marketName": "真北商场", "location": { "lat": 41.12, "lon": -71.34 } }' 添加数据..."points_only": true } } } } }' 添加数据...1KM范围内的geo数据信息 12345678910111213141516 curl -XPOST 'http://localhost:9200/weixin_discovery/type/_search
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