GEO专题实践二：如何使用基因表达数据分析工具GEO2R

GEO专题实践⼆：如何使⽤基因表达数据分析⼯具GEO2R GEO2R
NCBI提供的微阵列数据分析⼯具
基于统计分析软件R.分析
从GEO中注册的数据集中，您可以通过将每个样本数据划分为要⽐较的组并执⾏统计分析来获
得表达⽔平差异的基因组列表。

#####【实践2】使⽤GEO2R分析GEO注册的微阵列数据
[评论]如何使⽤NCBI GEO 5~使⽤GEO2R~
1. [练习2] 从[练习1]中搜索的实验数据集GSE28619的屏幕开始。

1. 单击页⾯底部的“使⽤GEO2R分析”以移⾄GEO2R页⾯。

1. 显⽰数据集中包含的样本数据列表。

您可以通过单击列标题按每个项⽬进⾏排序。

可以看
出，该数据集包括来⾃7名健康受试者和15名酒精性肝炎患者的肝脏的22个样本数据。

1. 设置要⽐较的组。

单击“定义组”，然后输⼊每个组的名称。

这次，我们将每个样本分组
为“对照”和“酒精性肝炎”作为组名。

1. 通过单击或拖动选择要放⼊组中的样本，然后单击组名称以在组中注册样本。

1. 单击“样本”以关闭样本数据列表屏幕。

选择“值分布”选项卡，然后单击“查看”以检查每个样
本的表达式分布。

（※在GEO2R中，使⽤提交的原始数据进⾏分析。

⼩⼼，因为作业执⾏
需要时间！）
1. 表达式的分布⽤⽅框和胡须图表⽰。

1. 单击“导出”，您将看到制表符分隔的⽂本，总结了框图中给出的值。

（※）
1. 返回GEO2R选项卡并单击“Top 250”以分析所选组中每个基因的表达⽔平是否存在差异。

（※）
1. 显⽰结果。

t检验的结果以P值250的升序显⽰。

1. “P.Value”是原始P值，“adj.P.Val”是应⽤多次测试校正后的P值。

重要性的评估基于
adj.P.Val。

“t”是⽤所有基因的标准偏差调节的t的正常偏差（缓和-t）。

它⽐正常t更准确，
但可以按照正常t分布处理。

“B”是对数赔率值，其中两组之间的表达⽔平不同。

exp（B）/（1 + exp（B））的值是表达⽔平不同的概率。

“logFC”是表达⽔平差异的倍数
的双倍对数。

换句话说，值2表⽰四倍的差异。

虽然这⾥的分析要求表达量以对数给出，
但原始数据可能不是对数。

在这种情况下，它会默认⾃动检测，并以对数⽅式计算。

你会
看到类似的东西。

2. 单击每⼀⾏以查看该⾏中每个基因样本中表达的量的图表。

3. 这⼀次，让我们来看看AKR1B10（aldo keto还原酶家族之⼀），它是健康⼈和酒精性肝
炎患者之间差异最⼤的基因。

发现AKR1B10在酒精性肝炎患者中⾼于健康个体。

1. 此外，SLC16A10（SLC转运蛋⽩之⼀）是第⼆个具有较⼤差异表达的基因，在酒精性肝
炎患者中发现较低。

1. 单击“⽰例值”以列出表达式值。

1. 您可以通过单击“选择列”来更改显⽰的列。

让我们删除“t-statistic”和“B-value”并添加“GO：
Process”。

更改设置后，单击“设置”。

1. 我能够更改要显⽰的列。

1. 单击“保存所有结果”以显⽰并将结果保存为⽂本。

1. 您可以通过单击“选项”选项卡来更改某些设置。

左项是多项测试校正⽅法的选择。

默认情
况下，使⽤“Benjamini＆Hochberg”⽅法。

中间是选择是否记录数据。

默认情况下，⾃动检测是对数的。

右侧的项⽬是平台注释选项。

如果你有“NCBI⽣成”，那么它更可靠。

1. 更改选项后，返回GEO2R选项卡并单击重新计算。

（※这次不实施。

）
1. 在“配置⽂件图”部分中，您可以根据探针ID检查各个基因的表达状态。

在输⼊ID的窗⼝中
复制探针ID，然后单击“设置”以显⽰表达⽔平的图形。

让我们这次搜索“ALDH2”（醛脱氢酶的同⼯酶）的探针ID“201425_at”作为例⼦。

1. 正常受试者倾向于具有⽐酒精性肝炎患者更⾼的ALDH2表达⽔平。

（此操作不执⾏任何计
算，因此您⽆法确定测试结果的P值。

）
1. 您可以单击R脚本选项卡以查看已实际执⾏的R脚本。

基于此，可以通过⽤⼿边的R调整参
数来进⾏进⼀步的分析。