表达矩阵 基因注释 R 代码

表达矩阵基因注释的R代码如下：

# 导入所需库
library(org.Hs.eg.db)
library(DESeq2)

# 读入表达矩阵数据
counts <- read.table("counts.txt", header=T, row.names=1)

# 创建注释
annotation <- org.Hs.eg.db::select(org.Hs.eg.db, keys=rownames(counts), columns=c("SYMBOL", "GENENAME"), keytype="ENSEMBL")

# 将注释添加到表达矩阵中
counts_annotated <- merge(counts, annotation, by="row.names", all.x=TRUE)

# 对表达矩阵进行差异分析等操作
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=counts_annotated[,1:ncol(counts_annotated)-2],
                              colData=colData, design=~condition)
dds <- DESeq(dds)

以上代码使用了DESeq2库进行差异分析，同时使用了org.Hs.eg.db库进行基因注释。其中，counts.txt为表达矩阵文件，colData为样本信息表。该代码将注释添加到表达矩阵中，并且使用了ENSEMBL作为基因ID类型。

相关问题

差异基因分析r语言代码

差异基因分析是一种常用的生物信息学分析方法，用于找出在不同条件下表达量差异显著的基因。在R语言中，可以使用一些常见的包（例如edgeR, DESeq2）进行差异基因分析。

下面是一个使用DESeq2包进行差异基因分析的示例代码：

# 导入DESeq2包
library(DESeq2)

# 导入原始表达矩阵数据
counts <- read.table("expression_counts.txt", header = TRUE, row.names = 1)

# 创建一个DESeq2对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = coldata, design = ~ condition)

# 进行基因表达分析
dds <- DESeq(dds)

# 查找差异表达基因
res <- results(dds)

# 筛选差异表达基因
sig_genes <- subset(res, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1)

# 输出差异表达基因
write.table(sig_genes, file = "differential_genes.txt", sep = "\t", quote = FALSE, col.names = NA)

以上代码中，首先导入DESeq2包，然后读取原始的基因表达量数据，并使用DESeqDataSetFromMatrix函数创建一个DESeq2对象。接下来，使用DESeq函数对基因表达进行分析，并使用results函数查找差异表达基因。最后，通过设置阈值来筛选出差异表达显著的基因，并将结果输出到"differential_genes.txt"文件中。

需要注意的是，该示例只是基础的差异基因分析流程，具体的分析方法和参数设置还需要根据实际情况进行调整。此外，还可以结合一些可视化方法（如绘制热图、富集分析等）进一步探索差异表达基因的生物学功能和通路注释等信息。

对于GEO下载的54和样本的基因测序数据整合的R语言代码及注释

在R语言中整合来自GEO (Gene Expression Omnibus) 的54个样本的基因测序数据通常涉及到几个步骤，包括数据下载、预处理、归一化和合并。以下是一个简单的示例，假设我们使用` GEOquery` 和 `limma` 包来进行操作：

# 首先安装并加载必要的包
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(c("GEOquery", "edgeR", "limma"))

library(GEOquery)
library(edgeR)
library(limma)

# 1. 下载GEO数据
# 假设GSE12345是你要的数据集ID
getGEO("GSE12345", GSEMatrix = TRUE) # 将获取GEO矩阵

# 检查数据是否存在
gse <- getGEOresult("GSE12345")
head(gse$GSM[[1]]) # 查看第一个样本的前几行

# 2. 数据整合
# 假设所有样本都在同一GPL平台
platform <- lapply(gse$GSM, function(x) x@GSM)

# 使用edgeR进行归一化和合并
dge_list <- lapply(samples_list, function(x) DGEList(counts = x, platform = platform))
common_features <- rownames(dge_list[[1]])
all_dge <- Reduce(function(...) mergeDELists(...), dge_list, byrow = TRUE, commonFeatures = common_features)

# 3. 对齐和整理数据
all_dge <- TMMnorm(all_dge) # 使用TMM归一化

# 4. 整合后的数据预处理（比如滤除低表达或异常值）
# 例如使用filterByExpr
all_dge <- filterByExpr(all_dge, coef=0.1) # 保留每个基因表达量大于平均表达量10%的样本

# 5. 接下来可以对整合后的数据进行进一步分析，如差异表达分析（limma）
design_matrix <- model.matrix(~ group_variable, data = all_dge$genes) # 假设group_variable是你的样本分组变量
fit <- lmFit(all_dge, design_matrix)
contrast.matrix <- makeContrasts(group_difference, levels = design_matrix)
fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast.matrix)
eList <- eBayes(fit2)
topTable(eList, coef = "group_difference") # 显示显著差异的基因列表

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