下载GSE85716数据，并进行GSEA分析，找出mrna和lncrna

很抱歉，作为一个语言模型AI，我没有权限下载和分析数据。但是，我可以为您提供一些分析GSE85716数据并找出mRNA和lncRNA的一般步骤：

1. 下载GSE85716数据集及其元数据，可以从NCBI的Gene Expression Omnibus数据库（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE85716）下载。

2. 对原始的RNA测序数据进行预处理，包括质量控制、去除低质量的测序读数、去除rRNA、去除低表达的基因等。

3. 使用一种差异表达分析的方法，如DESeq2，edgeR等，进行mRNA和lncRNA的差异表达分析。

4. 对差异表达基因进行基因集富集分析（GSEA），找出与不同生物学过程、功能、通路等相关的基因集。

5. 通过比较不同基因集的富集程度，找出mRNA和lncRNA在不同生物学过程、功能、通路等方面的差异表达模式。

需要注意的是，该步骤仅提供了大致的步骤，具体的数据分析流程可能因实际情况而异。同时，对于数据的预处理、差异表达分析和GSEA分析，需要使用相应的数据分析工具和编程语言，如R、Python等。

相关问题

GSE85716数据，并进行GSEA分析，找出mrna和lncrna

好的，下面是使用GSE85716数据进行GSEA分析的基本步骤：

1. 下载数据

首先，您需要下载GSE85716数据集。您可以在GEO数据库中找到该数据集并下载相应的CEL文件。然后，您可以使用R语言中的affy包读取CEL文件并进行预处理，例如背景校正、归一化等等。

2. 进行差异表达分析

接下来，您需要进行差异表达分析，以确定哪些基因在不同条件下表达水平有显著差异。您可以使用一些常见的生物信息学工具和软件来进行差异表达分析，例如DESeq2、edgeR、limma等等。

3. 进行GSEA分析

在进行GSEA分析之前，您需要准备一个基因集合，例如KEGG、GO等等。您可以使用一些公共数据库中的基因集合，例如MSigDB等等。然后，您可以使用一些生物信息学工具和软件进行GSEA分析，例如GSEA、fgsea等等。

在这里，我以GSEA软件为例，向您介绍一下如何进行GSEA分析。首先，您需要将差异表达分析的结果转化为GSEA所需的格式，即将基因按照表达水平的大小进行排序，然后将每个基因标注为“上调”或“下调”。您可以使用fgsea包中的gmtToList函数将基因集合转化为列表形式，然后使用fgsea包中的fgsea函数进行GSEA分析。以下是示例代码：

library(fgsea)
# 读取差异表达分析结果
result <- read.csv("DESeq2_result.csv", header=TRUE, row.names=1)
# 选出显著差异的基因
sig_genes <- subset(result, padj<0.05)
# 将基因按照表达水平排序
ranked_genes <- sort(sig_genes$log2FoldChange, decreasing=TRUE)
# 将上调和下调基因标注
up_down <- ifelse(sig_genes$log2FoldChange>0, "up", "down")
# 读取基因集合
gmt_file <- system.file("extdata", "c2.cp.kegg.v7.1.symbols.gmt", package="fgsea")
gene_sets <- gmtToList(gmt_file)
# 进行GSEA分析
res <- fgsea(gene_sets, ranked_genes, up_down, nperm=1000)
# 提取显著富集的基因集合
top_sets <- subset(res, padj<0.05)

在上述代码中，我们使用了KEGG数据库中的基因集合，使用gmtToList函数将其转化为列表形式。然后，我们将差异表达分析得到的基因按照表达水平的大小进行排序，并将上调和下调基因标注。最后，我们使用fgsea函数进行GSEA分析，并提取显著富集的基因集合（padj<0.05）。

4. 确定mrna和lncrna

在GSEA分析得到的富集基因集合中，您可以根据基因的注释信息确定mrna和lncrna。例如，您可以使用biomaRt包中的getBM函数获取基因的注释信息，然后根据基因类型进行筛选。以下是示例代码：

library(biomaRt)
# 获取基因注释信息
mart <- useMart("ensembl", dataset="hsapiens_gene_ensembl")
genes <- rownames(top_sets)
annot <- getBM(attributes=c("ensembl_gene_id", "type_of_gene"), filters="ensembl_gene_id", values=genes, mart=mart)
# 筛选mrna和lncrna
mrna <- annot[annot$type_of_gene=="protein_coding", "ensembl_gene_id"]
lncrna <- annot[annot$type_of_gene=="lncRNA", "ensembl_gene_id"]

在上述代码中，我们使用biomaRt包连接Ensembl数据库，并使用getBM函数获取基因的注释信息。然后，我们根据基因类型将mrna和lncrna筛选出来。

以上就是使用GSE85716数据进行GSEA分析，确定mrna和lncrna的基本步骤。如果您有其他问题或需要更详细的帮助，请随时告诉我。

GSE128169数据分析

GSE128169是一个公开的基因表达数据集，包含来自小鼠肝脏和脾脏的RNA测序数据。这个数据集主要是为了研究肝脏和脾脏在响应病毒感染时的转录调节机制而建立的。数据集中的样本分为对照组和实验组，每个组别都包含多个时间点的样本。在实验组，小鼠会被感染一种名为淋巴细胞脉络丛病毒（lymphocytic choriomeningitis virus，LCMV）的病毒，而对照组则不会。这个数据集可以用于研究病毒感染时肝脏和脾脏在基因表达水平上的响应和调节机制。