GEO转录组数据分析通用代码

GEO转录组数据分析通常涉及从Gene Expression Omnibus (GEO)数据库获取基因表达数据，然后对这些数据进行预处理、质量控制、比对、差异表达分析等步骤。通用的代码流程可能会包括以下几个部分：

1. **数据下载**：
使用`R`语言的` GEOquery`包可以下载GEO Series accession（GSE ID）的数据。例如：

   library(GEOquery)
   gse <- getGEO('GSE12345')

2. **数据预处理**：
`limma`或`edgeR`等库用于归一化数据，去除噪声，并进行秩转换：

   expData <- exprs(gse$series_matrix_data)
   dataPrep <- normalizeExpr(expData)

3. **基因表达数据可视化**：
可以用`ggplot2`或`pheatmap`展示基因表达矩阵：

   heatmap(dataPrep, rowv = rownames(expData), col = colorRampPalette(c("blue", "red"))(nrow(expData)))

4. **差异表达分析**：
`DESeq2`或`limma`可用于计算统计显著的差异表达基因：

   deseqResults <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = expData, colData = pData(gse))
   deseqRes <- results(deseqResults)

5. **结果解读和报告**：
结果通常会导出到CSV文件，并生成 volcano plot 或 MA plot。