100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理(16) GSE98895 GPL15207

写在前边

虽然现在是高通量测序的时代，但是GEO、ArrayExpress等数据库储存并公开大量的基因表达芯片数据，还是会有大量的需求去处理芯片数据，并且建模或验证自己所研究基因的表达情况，芯片数据的处理也可能是大部分刚学生信的道友入门R语言数据处理的第一次实战，因此准备更新100个基因表达芯片或转录组高通量数据的处理。

数据信息检索

可以看到GSE65152是基因表达芯片数据，因此可以使用GEOquery包

使用GEOquery包下载数据

using(tidyverse, GEOquery, magrittr, data.table, AnnoProbe, clusterProfiler, org.Hs.eg.db, org.Mm.eg.db)

注：using是我写的函数，有需要可以联系加入交流群；using作用是一次性加载多个R包，不用写双引号，并且不在屏幕上打印包的加载信息
因为文件太大，在R内下载失败，可通过图片中的方法下载文件，GEOquery::getGEO直接读取本地的文件。

geo_accession <- "GSE65152"
eSet <- GEOquery::getGEO(filename=stringr::str_glue('{geo_accession}_series_matrix.txt.gz'), AnnotGPL = F, getGPL = F)
gpl <- eSet@annotation

处理表型数据

这部分是很关键的，可以筛选一下分组表型信息，只保留自己需要的样本，作为后续分析的样本（根据自己的研究目的筛选符合要求的样本）

pdata <- pData(eSet)

pdata %<>%
    dplyr::mutate(
        Sample = geo_accession,
        Treatment = `treatment:ch1`,
        Group = ifelse(`individual:ch1`=='mastitis patient','Mastitis','Healthy'),
        Patient=`individual_identifier:ch1`
    ) %>%
    dplyr::select(Sample,Treatment,Group,Patient,everything())

处理表达谱数据

数据大小大于50需要取log

exprs_mtx <- exprs(eSet)
if(max(exprs_mtx, na.rm = TRUE)<50 | min(exprs_mtx, na.rm = TRUE)<0){
  message("基因表达最大值小于50或者最小值小于0不需要log转化")
}else {
  message("基因表达最大值大于50需要log转化")
  exprs_mtx <- log2(exprs_mtx+1)
}
probe_exprs <- as.data.table(exprs_mtx, keep.rownames = "ProbeID")

探针与基因Symbol对应关系

从AnnoProbe包中获取探针与GeneID对应关系

probe2symbol <- AnnoProbe::idmap(gpl = gpl, type = "soft", mirror = "tencent") %>%
  dplyr::rename(ProbeID = ID, Feature = symbol) # pipe", "bioc", "soft"

处理一个探针对应多个基因的情况，保留全部基因

probe2symbol %<>% tidyr::separate_longer_delim(cols = Feature, delim = " /// ") %>% 
    dplyr::filter(!is.na(Feature),Feature!="")

ID转换

把表达矩阵中的探针名转换为基因名；transid是我写的一个R函数，有需要可以联系我，加入交流群

fdata <- transid(probe2symbol, probe_exprs)

保存数据

common_samples <- base::intersect(colnames(fdata),pdata$Sample)
fdata %<>% dplyr::select(all_of(c("Feature",common_samples)))
fwrite(fdata, file = stringr::str_glue("{geo_accession}_{gpl}_fdata.csv.gz"))
pdata %<>% dplyr::filter(Sample %in% common_samples)
fwrite(pdata, file = stringr::str_glue("{geo_accession}_{gpl}_pdata.csv"))

**本系列GEO处理数据过程文件包括代码、原始数据文件、中间数据文件、结果文件之后都会更新在以下百度网盘链接中**

https://mp.weixin.qq.com/s/O0H2ZCxuYDALhvldiRrzVg

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