零代码差异表达分析工具：GEO2R

相信GEO（Gene Expression Omnibus）数据库大家应该都不陌生，小编前面也通过三期视频详细的介绍过这个公共数据库，以及如何在GEO里面检索相关的数据。

☞GEO数据库数据检索方法（一）

☞GEO数据库数据检索方法（二）

☞GEO数据库数据页面介绍（三）

在GEO数据库里面收录了各种各样的数据，不仅有芯片数据也有测序数据。不仅有DNA数据，表达谱数据，也有甲基化数据和chip-seq的数据。对于表达谱数据来说，一般第一步我们都会去做差异表达分析，去寻找在不同状态下表达值存在显著差异的基因，然后基于这些差异表达的基因再去做一些下游的分析。前面小编也给大家介绍过一些基于TCGA做差异表达分析的方法

☞零代码TCGA差异表达分析

☞R代码TCGA差异表达分析

那么对于GEO里面的芯片数据，我们也可以通过零代码的方式和R代码的方式来分析。今天小编就给大家介绍一下如何使用GEO数据库自带的工具GEO2R来零代码做差异表达分析。

1.首先我们打开GEO（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/）的网站，通过上面视频里面讲到的方法来检索自己感兴趣的数据，这里检索的是黑色素瘤里面敏感还耐药相关的数据

我们以下面这套数据为例

2.设置样本分组

点击了Analyze with GEO2R之后就会跳转到下面的页面，这个时候我们就可以点击Define groups开始设置分组信息了，先输入一个sensitive组。

然后再输入一个resistant组

3.将样本划分到相应的分组

按住ctrl，选中三个sensitive的样本，点击分组里面的sensitive标签，这个时候就会显示这个分组里面有三个样本

同样的方法，我们可以选中剩下的四个样本，点击resistant标签

4.点击Analyze做差异表达分析

5.查看并下载结果

可以点击图片查看火山图，venn图，箱形图等等。

完整的差异表达的结果可以通过点击Download full table 获取。

可能有些小伙伴发现这个表里面没有基因的名字，这个就很尴尬了。不要慌，其实在Download full table边上还有一个Select columns，可以选择需要包含在表里面的信息

我们可以根据自己的需求，选择需要包含的信息，如果勾选symbol就会在最后的表格里面包含基因名字了。选好之后，点击set就OK了。

下面是更改之后的表格