零代码差异表达分析——手把手带你GEO实战

上次给大家安利了一款神器，零代码差异表达分析, DESeq,limma,edgeR一网打尽，可能大家觉得那是纸上谈兵，demo数据有啥意思，要就来真格的。好的，那么今天就真枪实弹干一场。

如果说上次是开胃菜，那么今天给大家来点正（干）餐（货）。就从GEO（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds）里面找一套真实数据吧。

1.GEO数据检索

我这里以colon cancer为例，因为DEapp要求输入的数据是测序得到的count数，所以检索数据的时候我们这里特意指定了数据类型为Expression profiling by high throughput sequencing和Non-coding RNA profiling by high throughput sequencing。这样检索到的数据就都是测序数据了，并且同时包含mRNA和非编码RNA的表达谱数据。

我们这里以第二套数据为例

2.数据下载

直接点击这套数据的标题就可以打开如下页面

可以看到一共有12个样本，但是实际上是6个样本，检测了两种不同类型的RNA，从【】中就可以看出。

从①这里下载样本的注释信息，从②这里下载表达谱counts文件。

3. 准备分组信息