用R语言进行GEO差异表达分析

在R语言中进行GEO（Gene Expression Omnibus）差异表达分析，通常涉及几个步骤：

1. **数据下载**：首先从NCBI的GEO数据库下载感兴趣的GSE系列文件，比如通过`geoquery`包获取GEO-accession的GSM样本数据。

library(geoquery)
gse <- getGEOSuppFiles("GSE accession number")

2. **数据预处理**：加载原始的CEL文件，使用`affy`或`edgeR`、`limma`等包对RNA-seq数据进行归一化和质量控制，例如转录本计数(TPM)或LogCPM转换。

library(affy)
gsm <- getGEO(gse, GSEMatrix = TRUE)
exprs <- exprs(gsm)

3. **特征选择**：通过生物信息学软件如`DESeq2`、`edgeR`进行差异基因筛选，计算统计显著性和调整后的p值或FDR。

library(DESeq2)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = exprs, colData = gsm$pData, design = ~ condition)
res <- results(dds)

4. **绘图展示**：使用`ggplot2`或其他可视化工具，将结果绘制成 volcano plot 或 MA plot 来直观展现哪些基因在条件间有显著差异。

5. **生物学验证**：对发现的关键差异基因进行功能注释、聚类分析以及路径通路分析，寻找潜在的生物学意义。