Bioconductor基因芯片数据分析系列(一)：数据的读取
全基因组重测序数据分析
全基因组重测序数据分析1. 数据质量控制：对测序数据进行质量控制，包括去除低质量的碱基、过滤含有接头序列和接头污染的序列等。
这一步骤可以使用各种质控工具，例如FastQC、Trim Galore等。
2. 比对到参考基因组：将经过质控的测序数据与参考基因组进行比对。
参考基因组一般是已知的物种的基因组序列，在人类研究中通常使用人类参考基因组。
比对工具主要有BWA、Bowtie等。
3. 变异检测：从比对结果中检测出样本与参考基因组之间的差异，称为变异检测。
这包括单核苷酸变异（SNV）、插入/缺失（Indel）、结构变异（SV）等。
常用的变异检测工具有GATK、SAMtools、CNVnator等。
4. 注释和解读：对检测到的变异进行注释和解读，以确定其对基因功能和疾病相关性的影响。
注释可以包括基因、转录本、蛋白质功能、通路、疾病关联等信息。
常用的注释工具包括ANNOVAR、Variant Effect Predictor等。
5.结果可视化：将分析结果以图表或图形的形式展示出来，以便研究人员更好地理解和解释结果。
常用的可视化工具包括IGV、R软件等。
除了上述步骤，全基因组重测序数据分析还可以应用于其他研究领域，例如种群遗传学、复杂疾病研究、药物研发等。
在进行这些研究时，可能还需要其他分析方法和工具来完成特定的研究目标。
总之，全基因组重测序数据分析是一个复杂而关键的过程，它可以帮助研究人员了解个体的基因组特征，并揭示与疾病发生和发展相关的重要信息。
在不断发展的测序技术和分析方法的推动下，全基因组重测序数据分析将在基因组学领域中发挥越来越重要的作用。
ncbi使用指导
ncbi使用指导摘要：一、NCBI简介1.NCBI的定义与作用2.NCBI的主要数据库二、NCBI数据库的使用1.基因数据库1.1 基因序列数据库1.2 基因表达数据库1.3 基因调控数据库2.蛋白质数据库2.1 蛋白质序列数据库2.2 蛋白质结构数据库3.核酸序列数据库3.1 核酸序列数据库概述3.2 核酸序列数据库的使用方法4.文献数据库4.1 PubMed简介4.2 如何利用PubMed进行文献检索三、NCBI工具的使用1.基因芯片数据分析工具2.基因序列比对工具3.蛋白质结构预测工具四、NCBI的进阶使用技巧1.如何利用NCBI进行基因注释2.如何利用NCBI进行基因家族分析3.如何利用NCBI进行共表达网络分析正文：一、NCBI简介CBI（National Center for Biotechnology Information，美国国家生物技术信息中心）是一个提供生物信息学资源的网站，它为全球科研工作者提供了大量的生物学数据和工具。
NCBI的主要数据库包括基因数据库、蛋白质数据库、核酸序列数据库和文献数据库等。
二、NCBI数据库的使用1.基因数据库基因数据库包括基因序列数据库、基因表达数据库和基因调控数据库。
基因序列数据库提供了大量的基因序列信息，用户可以通过关键词搜索、序列相似性搜索等方式找到需要的基因序列。
基因表达数据库则提供了基因在不同生物体、不同组织、不同发育阶段的表达信息。
基因调控数据库则包含了基因调控相关的信息，如启动子、转录因子结合位点等。
2.蛋白质数据库蛋白质数据库包括蛋白质序列数据库和蛋白质结构数据库。
蛋白质序列数据库提供了蛋白质的氨基酸序列信息，用户可以通过序列相似性搜索找到相似的蛋白质序列。
蛋白质结构数据库则提供了蛋白质的三维结构信息，用户可以通过结构域、功能域等关键词搜索需要的蛋白质结构。
3.核酸序列数据库核酸序列数据库包括DNA序列数据库和RNA序列数据库。
GeneSpringGX教程——Affymetrix基因芯片分析（三）
GeneSpringGX教程——Affymetrix基因芯片分析（三）弗雷赛斯freescienceFreescience由浙江大学医学院几个硕博士发起创建，旨在最广泛分享有价值的科研技能和知识；FreeScience的宗旨：“科学自由分享、人人平等，共求真理”。
这期继续GeneSpring GX 教程第三期，为零基础的小伙伴学习基因芯片分析提供帮助。
再次声明本教程仅供学习GeneSpring使用，不得用于商业目的。
最后，请大家使用试用版或者正版来分析数据，尊重知识产权。
数据团队将对教程进行校对，任何问题都可以加入freescience大数据群进行交流和讨论。
GEO数据库中很多Affymetrix基因芯片大多都可以用GeneSpring GX进行分析。
1、创建新项目1.1启动GeneSpring GX，启动后显示有3个选项：创建新项目；打开现存项目；打开最近项目。
我们选择创建新项目，按OK继续。
1.2此时显示出一个细节窗口，我们可以输入项目名称和注释。
这里我们的新项目默认名“New Project”，按OK继续。
2、实验选择2.1这时显示带有两个选项的对话框窗口：创建新实验和打开现存实验。
打开现存实验允许用户将任何以前项目中的实验用到当前实验项目中。
我们现在选择创建新实验，此时出现一个实验描述对话框。
首先输入实验名称，我们默认“New Experiment”。
然后指定的实验类型，下拉菜单中提供给用户多种实验类型的选择，我们在进行Affymetrix基因芯片分析时主要是选择“Affymetrix Expression”。
2.2接着是选择工作流程类型。
点击下拉符号可以看到两种类型：工作流程导引和高级分析。
工作流程导引是通过一组默认参数来协助用户创建和分析一项实验。
而高级分析的参数可以改变，以适应个人需要。
3、加载数据3.1打开了加载数据的新对话框后，一个实验就可以利用“选择文件”或“选择样本”这两个按钮来创建。
利用生物大数据进行基因表达谱分析的方法
利用生物大数据进行基因表达谱分析的方法生物大数据在基因表达谱分析中的应用随着生物学研究和技术的不断发展，越来越多的生物大数据积累起来，给科研工作者提供了丰富的信息资源。
其中，基因表达谱是研究基因功能和调控机制的重要手段之一。
利用生物大数据进行基因表达谱分析可以揭示基因的表达模式和调控网络，进而深入理解生物体内的生物学过程。
本文将介绍基于生物大数据的基因表达谱分析的一般方法。
一、数据获取在进行基因表达谱分析之前，首先需要从公共数据库或实验室自有的数据中获取所需的表达谱数据。
公共数据库包括了许多生物物种的基因表达数据，如NCBI Gene Expression Omnibus (GEO)数据库和The Cancer Genome Atlas (TCGA)数据库。
这些数据库提供了许多不同类型的表达谱数据，如RNA测序（RNA-seq）和基因芯片数据。
科研工作者可以根据自己的研究需要选择合适的数据集。
二、数据预处理获得表达谱数据后，需要对数据进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
预处理步骤包括数据清洗、正规化和特征选择。
数据清洗是指去除低质量的数据点和样本，减少数据中的噪声。
常见的数据清洗方法包括去除探针或基因表达值缺失的数据点，去除异常值以及去除批次效应。
正规化是为了消除不同样本之间的技术和实验差异，以便更好地比较和分析数据。
常用的正规化方法包括对数转换、z-score标准化和规定数量的全基因表达。
特征选择是根据特定的研究目标选择与研究有关的重要基因或表达特征。
特征选择的方法包括方差阈值法、相关性分析和机器学习算法。
三、基因表达谱分析数据预处理完成后，可以进行基因表达谱分析。
基因表达谱分析的方法主要有差异表达分析、聚类分析、功能富集分析和网络分析。
差异表达分析是比较不同组之间基因表达差异的一种常用方法。
例如，可以将癌症组织和正常组织的表达谱进行比较，发现差异表达的基因，进一步研究与癌症发生和发展相关的机制。
ncbi使用指导
ncbi使用指导摘要：一、NCBI简介1.NCBI的定义和作用2.NCBI的主要数据库二、NCBI数据库使用指导1.基因数据库a.基因序列数据库b.基因表达数据库2.蛋白质数据库a.蛋白质序列数据库b.蛋白质结构数据库3.核酸数据库a.核酸序列数据库b.核酸变异数据库4.文献数据库a.PubMedb.基因组数据库三、NCBI工具使用指导1.BLAST2.Entrez3.RefSeq4.dbSNP四、NCBI的高级功能1.基因变异分析2.基因表达数据分析3.蛋白质结构预测正文：CBI（National Center for Biotechnology Information，美国国家生物技术信息中心）是一个提供生物信息学资源的公共数据库，为全球科研人员提供免费的生物信息学资源。
NCBI的主要数据库包括基因数据库、蛋白质数据库、核酸数据库和文献数据库。
在基因数据库方面，NCBI收录了大量基因序列数据，包括基因组、转录组、单细胞测序等。
此外，还提供了基因表达数据库，可以查询基因在不同组织、不同发育阶段、不同生理条件下的表达水平。
在蛋白质数据库方面，NCBI收录了大量的蛋白质序列和结构信息。
蛋白质序列数据库包括TrEMBL、Swiss-Prot等，结构数据库包括PDB（Protein Data Bank）。
在核酸数据库方面，NCBI收录了大量的核酸序列数据，包括基因组、转录组、突变组等。
此外，还提供了核酸变异数据库，包括SNP（单核苷酸多态性）、CNV（拷贝数变异）等变异信息。
在文献数据库方面，NCBI提供了PubMed，这是一个收录了大量生物医学相关文献的数据库。
此外，还有基因组数据库和dbSNP等特殊文献数据库。
为了方便用户使用这些数据库，NCBI提供了一系列工具。
其中，BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于序列比对的算法，可以帮助用户找到相似的序列。
BioconductorwithR
cDNA微阵列
一次微阵列试验能获得细胞在某种条件下的全基因组表达
数据,包含成千上万个基因在细胞中的相对或绝对丰度。不同 条件（细胞周期的不同阶段、药物作用的不同时间、不同肿 瘤类型、不同病人等）下的基因表达数据构成一个GXN的数 据矩阵M，其中G代表基因的数目，N代表条件的个数，通常 情况下G>>N。矩阵M的每个元素xij表示第i个基因在第j个条件 下的表达水平值。
Bioconductor with R
一、Bioconductor简介
• 1、Bioconductor是一个开源和开放式软件开发项目。 • 2、该项目起始于2001年秋季，核心成员是哈佛医学院/哈佛
公共卫生学院的Dana Farber癌症研究所生物统计组。 • 3、Bioconductor软件包
DNA微阵列数据的处理、分析、注释及可视化； 通用分析工具（被广泛用于基因组数据库的分析，如分析基 因组序列、SNP数据、SAGE数据、蛋白质组数据等。）
下载包affy,并查看其功能
二、DNA微阵列数据的来源和结构
• 1、高密度寡核苷酸阵列 • 每个微阵列产生一个探针水平数据集，一
些探针检测特异的全匹配寡核苷酸(PM)，另 一些检测非特异的失匹配寡核苷酸(MM)。 • 2、cDNA微阵列 • 每个微阵列产生两个探针水平数据集（红 色和绿色通道）
高密度寡核苷酸阵列
Bioconductor各种包的分类介绍
数据库访问(database interaction) Rdbi; RdbiPgSQL; SAGElyzer 图形及用户接口(graphics & user interface) widgetTools; tkWidgets; geneplotter; hexbin; limmaGUI; affylmGUI; webbioc 图结构(garphs)
基因表达数据分析实验指导
基因表达数据分析实验指导1. 实验基本情况2. 实验方法：2.1 表达谱数据的下载2.2 将表达谱数据导入matlab软件2.3 补缺失值2.4 数据标准化2.5 差异表达基因筛选2.6 选择差异表达的基因2.7对差异表达基因送入功能注释附 -- Matlab的Microarray Data Analysis1. 实验基本情况实验目的：掌握和了解常用的基因表达分析过程，包括数据下载、数据预处理、差异表达分析和基因功能注释。
了解GEO、SMD、Matlab软件和WebGestalt数据库的使用。
实验方法：详见下面的描述。
实验作业：每位同学从GEO或SMD数据库上下载一套表达谱数据，进行数据预处理，差异表达基因分析或聚类分析等数据分析过程（依据具体问题操作，arraytool或matlab或其他软件均可），基因功能注释（WebGestalt、GO、KEGG等数据库）。
实验实例分析===================================================================== 2. 实验方法：2.1 表达谱数据的下载2.1.1 从GEO数据库上下载表达谱数据1) 网址及数据库概述GEO主页：/geo/GEO数据库中包含四种类型的条目，分别以GPLXXXX（检测平台），GSMXXXX（生物样本），GSEXXXX（基因表达系列），GDSXXXX（基因表达数据集）表示。
其中GPLXXXX 有SAGE、MPSS、单色芯片（Affymetrix）、双色芯片（spotcDNA/DNA）几种；GSEXXXX 与GDSXXXX的区别在于：GSE是实验者一次一起提交的数据集，包含原始的数据文件，而GDS是GEO数据库的维护者根据样本和实验平台的特性进行整理的，与原有的GSE数据可能有样本量上的差异；一般GDS都有对应的GSE数据；GDS不包含单独的原始数据，如果想获得其原始数据，需要链接到他的GSE网页上下载；GDS样本间的可比性更强，如果有GDS就先分析GDS。
R语言及Bioconductor
14 14
19
详细目录
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 第二章 生物信息学基础知识 4 2.1中心法则-生物信息流 4 2.1.1 生物大分子 4 2.1.2 中心法则 7 2.1.3 基因组、转录组和蛋白质组 2.1.4 非编码RNA和microRNA 9 2.2测序与序列分析 10 2.2.1 DNA测序技术 10 2.2.2 第二代测序技术的应用领域 2.2.3 序列分析 13 2.2.4 序列比对和相似性搜索 14 2.2.5 分子进化和系统发生树 15 2.3基因表达分析 17 2.3.1基因表达的检测方法 17 2.3.2 基因表达数据分析 18 2.3.3基因表达差异的显著性分析 2.3.4基因本体论分析 20 2.3.5通路分析 22 2.4注释、统计与可视化 22 2.4.1 注释与ID映射 23 2.4.2 统计与可视化 23 参考文献： 24
详细目录
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 第五章Bioconductor分析基因芯片数据 5.1 快速入门 2 5.2 基因芯片基础知识 5.2.1 探针组 3 5.2.2 主要的芯片文件格式 5.3 基因芯片数据预处理 5.3.1 数据输入 6 5.3.2 质量控制 7 5.3.3 背景校正、标准化和汇总 5.3.4 预处理的一体化算法 5.4 基因芯片数据分析 5.4.1 选取差异表达基因24 5.4.2 注释 27 5.4.3 统计分析及可视化28 5.5 芯片处理实际课题一 5.5.1 课题背景 39 5.5.2 数据集与预处理 40 5.5.3 R程序与代码讲解 41 5.6 芯片处理实际课题二 5.6.1 课题背景 42 5.6.2 数据集与处理过程43 5.6.3 R程序与代码讲解 43 5.7 芯片处理实际课题三 5.7.1 课题背景 44 5.7.2 数据集与处理过程45 5.7.3 R程序与代码讲解 46 参考文献： 48
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Bioconductor基因芯片数据分析系列（一）：R包中数据的读取
R软件的Bioconductor包是分析芯片数据的神器，今天小编打算推出芯片数据的系列教程。
首先讲数据读取，以CLL数据包中的数据为例。
打开R studio。
#安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的
source("/biocLite.R");
biocLite(“CLL”)
图1.显示已经安装好Bioconductor了，版本为3.4
#打开CLL包
library(CLL)
图2.显示打开CLL成功
图3.右侧栏内可见看到目前载入的程序包
data(CLLbatch)
#调用RMA算法对数据预处理
CLLrma<-rma(CLLbatch)
#读取处理后所有样品的基因表达值
e<- exprs(CLLrma)
#查看数据
e
我们可以看到，CLL数据集中共有24个样品（CLL10.CEL, CLL11.CEL, CLL12.CEL, 等），此数据集的病人分为两组：稳定组和进展组，采用的设计为两组之间的对照试验（Control Test）。
从上面的结果可知，Bioconductor具有强大的数据预处理能力和调用能力，仅仅用了6行代码就完成了数据的读取及预处理。
Bioconductor基因芯片数据分析系列（二）：GEO下载数据CEL的读取首先得下载一个数据，读取GEO的CEL文件采用如下命令：
登陆pubmed，找到一个你感兴趣的数据库
在底下栏目下载CEL文件
打开R软件
#安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的
source("/biocLite.R");
biocLite(“CLL”)
>library(affy)
>affybatch<- ReadAffy(celfile.path = "GSE36376_RAW")
请注意目录的路径，在window下，反斜杠‘\’要用转义字符“\\”表示。
然后可以使用RMA或者MAS5等方法对数据进行background.correction, normaliztion, pm.correct等等一系列处理。
如果你一切用默认参数，则可以使用如下命令：
>eset<- rma(affybatch)，or eset<- mas5(affybatch)
>exp<- exprs(eset)
exp就是数字化的表达谱矩阵了
请注意，rma只使用匹配探针（PM）信号，exp数据已经进行log2处理。
mas5综合考虑PM和错配探针（MM）信号，exp数据没有取对数。
下一期就得等到2017年春节期间啦，敬请期待~
另外一种是直接利用GEO上面的GEO2R按钮里面的R script下载文件：
# Version info: R 3.2.3, Biobase 2.30.0, GEOquery 2.40.0, limma 3.26.8
# R scripts generated Mon Dec 26 06:54:42 EST 2016 Server:
Query:
acc=GSE36376&platform=GPL10558&type=txt&groups=&color s=&selection=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX&padj=fdr&logtransform=auto&col umns=ID&columns=adj.P.Val&columns=P.Value&columns=F&c
olumns=Gene+symbol&columns=Gene+title&num=250&annot=n cbi
# Unable to generate script analyzing differential expression.
# Invalid input: at least two groups of samples should be selected.
##################################################### ###########
# Boxplot for selected GEO samples
library(Biobase)
library(GEOquery)
# load series and platform data from GEO
gset<- getGEO("GSE36376", GSEMatrix =TRUE,
getGPL=FALSE)
if (length(gset) > 1) idx<- grep("GPL10558", attr(gset, "names")) else idx<- 1
gset<- gset[[idx]]
# set parameters and draw the plot
dev.new(width=4+dim(gset)[[2]]/5, height=6)
par(mar=c(2+round(max(nchar(sampleNames(gset)))/2),4, 2,1))
title<- paste ("GSE36376", '/', annotation(gset), " selected samples", sep ='')
boxplot(exprs(gset), boxwex=0.7, notch=T, main=title, outline=FALSE, las=2)。