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。

GEOquery下载GSE数据集并存储到指定文件夹

要使用GEOquery下载GSE数据集并存储到指定文件夹，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装GEOquery包

install.packages("GEOquery")

2. 加载GEOquery包

library(GEOquery)

3. 下载GSE数据集

gse <- getGEO("GSEXXXXX", destdir = "/your/path/to/folder")

其中，将 `GSEXXXXX` 替换为你需要下载的GSE数据集的编号，`destdir` 参数指定了数据集要存储的文件夹路径。

4. 提取表达矩阵

exprs <- as.data.frame(exprs(gse[[1]]))

这个步骤将提取第一个样本的表达矩阵，并将其转换为数据框以方便处理。

5. 保存表达矩阵到指定文件夹

write.table(exprs, file = "/your/path/to/folder/GSEXXXXX_exprs.txt", sep = "\t", quote = FALSE, row.names = TRUE, col.names = TRUE)

其中，将 `GSEXXXXX` 替换为你下载的GSE数据集的编号。这个步骤将表达矩阵保存为文本文件，存储在指定的文件夹中。

注意：如果需要下载多个样本的表达矩阵，需要对 `gse` 对象进行循环处理。