GEO（Gene Expression Omnibus）数据库是一个公共的基因表达量数据库，它收录了来自不同平台的高通量基因表达数据，包括Affymetrix、Illumina和Agilent等。每个平台都有自己的文件格式和数据处理流程，以下是对这三个主要平台的简要介绍：
Affymetrix：
平台特点：Affymetrix平台使用微阵列技术，每个探针对应一个特定的基因或转录本。 文件格式：Affymetrix数据通常以 .CEL文件格式存储，这是一种二进制格式，包含了原始的荧光强度值。数据处理：需要使用专门的软件（如Affymetrix Power Tools, dChip, or R/Bioconductor的 affy包）来读取.CEL文件，并进行标准化和背景校正。
Illumina：
平台特点：Illumina平台使用测序技术，可以提供单核苷酸多态性（SNP）和基因表达数据。 文件格式：Illumina数据以 .idat文件格式存储，这是原始的图像强度数据。数据处理：需要使用Illumina自己的软件（如GenomeStudio）或其他第三方工具（如R/Bioconductor的 illuminaio包）来处理.idat文件，提取表达量数据，并进行标准化。
Agilent：
平台特点：Agilent平台也使用微阵列技术，特点是可以灵活设计探针，适用于研究者自定义的基因集。 文件格式：Agilent数据通常以 .txt或.csv格式存储，包含了原始的荧光强度值。数据处理：可以使用Agilent自己的软件（如Feature Extraction Software）或R/Bioconductor的 limma包等工具来处理这些文件。
处理这些平台的数据时，研究者需要了解各自平台的特点和数据处理流程，选择合适的工具和方法来进行分析。此外，由于不同平台之间的技术差异，直接比较不同平台的数据时需要格外小心，可能需要进行平台间的标准化或使用兼容的分析方法。
但是大部分情况下，我们偷懒会直接下载GEO数据库里面的作者上传的表达量矩阵，我们拿GSE13904举例说明，简单的代码如下所示：
library(AnnoProbe)
library(GEOquery)
getOption('timeout')
options(timeout=10000)
#获取并且检查表达量矩阵
##～～～gse编号需修改～～～
gse_number <- 'GSE13904'
dir.create(gse_number)
setwd( gse_number )
getwd()
list.files()
if(T){gset <- geoChina(gse_number)}
#gset = getGEO("GSE13904", destdir = '.', getGPL = F)
gset[[1]]
其实上面的代码就是远程读取：https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE13nnn/GSE13904/matrix/ 里面的文件：
https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE13nnn/GSE13904/matrix/GSE13904_series_matrix.txt.gz （2024-10-08 05:42 51M）
这个文件是作者上传的表达量矩阵，所以数据预处理取决于作者的想法！
有一些时候会出现一些奇怪的矩阵，比如这个GSE13904数据集 ，可以看到 ：
> a=gset[[1]]
> dat=exprs(a) #a现在是一个对象，取a这个对象通过看说明书知道要用exprs这个函数
> dim(dat)#看一下dat这个矩阵的维度
[1] 54675 227
> dat[1:4,1:4] #查看dat这个矩阵的1至4行和1至4列，逗号前为行，逗号后为列
GSM350139 GSM350140 GSM350141 GSM350142
1007_s_at 1.3790160 1.0096979 1.0634007 1.0500925
1053_at 0.9159325 0.6084510 1.2112615 0.8101592
117_at 0.7658561 0.7135977 1.0033835 1.1766533
121_at 1.0137547 1.5091416 0.9252635 1.2368684
> range(dat)
[1] 0.0100 990.7652
# 每个样品的四分位数如下所示：
> apply(dat[,1:4], 2,fivenum)
GSM350139 GSM350140 GSM350141 GSM350142
[1,] 0.02240257 0.02496001 0.1536448 0.04565957
[2,] 0.87158622 0.76531896 0.8887694 0.87434662
[3,] 0.97803104 0.98077905 1.0041255 0.99884206
[4,] 1.08294430 1.16814570 1.1577705 1.12798295
[5,] 16.43987000 10.30501500 25.7737870 9.34895900
有点意思啊， 绝大部分样品都是中位值居然都是1附近，这个就不符合我们的认知。正常情况下，我们的表达量芯片得出来的矩阵里面的数字范围应该是0到15直接，大部分在5到8附近。
如果我们直接从这个GSE13904数据集里面的找到脓毒症和正常对照，这两个分组的样品，然后试试看做差异分析 ：
pd=pData(a)
kp1=grepl('Sepsis',pd$title);table(kp1)
kp2=grepl('Control',pd$title);table(kp2)
pd=pd[kp1 | kp2,]
dat=dat[,kp1 | kp2]
library(stringr)
##～～～分组信息编号需修改～～～
group_list=ifelse(grepl('Control',pd$title ,ignore.case = T ),
"control","case")
table(group_list)
group_list <- factor(group_list, levels = c("control","case"))
table(group_list)
会出现很诡异的 差异分析结果 ：
如果我们打开具体的一个样品，是可以看到它的处理方法：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSM350139
Commercial Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 GeneChip (Affymetrix, Santa Clara, CA). GeneChip CEL files were subjected to RMA normalization using the GeneSpring GX 7.1.
本来呢，使用affymetrix公司的官方软件GeneSpring是很标准的操作，但是值得注意的是作者画蛇添足多了一个处理：
The Raw CEL files were processed using the RMA (Robust Multichip Average) built in GeneSpring software. All the samples were then normalized to the median of the controls.
使得每个样品的每个基因的表达量不再具有跨数据集的可比性：
如果要做差异分析或者后续高级分析
都需要读取这个数据集提供的cel文件，做出来自己的表达量矩阵，示例代码是：
library(oligo)
library(ggplot2)
# 把cel文件存放在 ../cel_files/ 文件夹里面
celFiles <- list.celfiles('../cel_files/',listGzipped = T,
full.name=TRUE)
celFiles
options(BioC_mirror="https://mirrors.westlake.edu.cn/bioconductor")
exon_data <- oligo::read.celfiles( celFiles )
dim(exprs(exon_data))
exprs(exon_data)[1:4,1:4]
### 标准化(一步完成背景校正、分位数校正标准化和RMA (robust multichip average) 表达整合)
exon_data_rma <- oligo::rma(exon_data )
exp_probe <- Biobase::exprs(exon_data_rma)
exp_probe[1:4,1:4]
dat=exp_probe
dim(dat)#看一下dat这个矩阵的维度
dat[1:4,1:4] #查看dat这个矩阵的1至4行和1至4列，逗号前为行，逗号后为列
pd = pData(a)
head(pd)
学徒作业
完成这个GSE13904数据集的脓毒症和正常对照，这两个分组的样品，的差异分析，基于作者矩阵，以及基于cel文件的矩阵，做两次差异分析后对比一下结果。
