R语言 GEO数据差异基因分析代码

R语言是一种常用的数据分析工具，对于基因表达数据（如来自GEO数据库的microarray或RNA-seq数据），差异基因分析通常涉及统计学方法，比如t检验、威尔科克森秩和检验或更复杂的正态化方法（如DESeq2或edgeR）。这里是一个基本的例子，展示了如何使用`limma`包进行差异基因表达分析：

# 首先安装必要的库
install.packages("limma")
install.packages("ggplot2")

# 加载所需的库
library(limma)
library(ggplot2)

# 假设你的数据存储在DataFrame "expression_data"，其中包含行索引（样本ID）和列索引（基因ID）
# 并且已经按照处理组进行了分组

# 将数据转化为适合limma的MArrayLM对象
exprs_matrix <- as.matrix(expression_data)
design_matrix <- model.matrix(~group, data = colData(expression_data)) # group是你的处理组变量

# 创建线性模型
fit <- lmFit(exprs_matrix, design_matrix)

# 进行Trended Empirical Bayes (EB) 异常值检测并去除
fit <- eBayes(fit)

# 找出显著差异的基因
topTable <- topTable(fit, coef=2, number=Inf) # coef=2表示比较两个处理组，number=Inf返回所有结果
significant_genes <- subset(topTable, padj < 0.05 & abs(logFC) > 1) # 常见的阈值设置

# 绘制 volcano plot 或 heat map展示结果
ggplot(topTable, aes(x=logFC, y=-log10(padj), color=ifelse(is.significant, "red", "black"))) +
  geom_point(size=4) + theme_minimal() +
  labs(title="Volcano Plot of Differentially Expressed Genes",
       x="Log Fold Change", y="-Log10 Adjusted P-value")

# 如果需要，可以进一步分析显著基因的功能富集或路径通路