GEO芯片数据提取表达矩阵和临床信息

rm(list = ls())
#打破下载时间的限制,改前60秒，改后10w秒
options(timeout = 100000) 
options(scipen = 20)#不要以科学计数法表示

#传统下载方式
library(GEOquery)
eSet = getGEO("GSE7305", destdir = '.', getGPL = F)
#网速太慢，下不下来怎么办
#1.从网页上下载/发链接让别人帮忙下，放在工作目录里
#2.试试geoChina,只能下载2019年前的表达芯片数据
#library(AnnoProbe)
#eSet = geoChina("GSE7305") #选择性代替第8行
#研究一下这个eSet
class(eSet)
length(eSet)

eSet = eSet[[1]] 
class(eSet)

#(1)提取表达矩阵exp
exp <- exprs(eSet)
dim(exp)
range(exp)#看数据范围决定是否需要log，是否有负值，异常值
exp = log2(exp+1) #需要log才log
boxplot(exp,las = 2) #看是否有异常样本

#(2)提取临床信息
pd <- pData(eSet)

#(3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致
p = identical(rownames(pd),colnames(exp));p
if(!p) {
  s = intersect(rownames(pd),colnames(exp))
  exp = exp[,s]
  pd = pd[s,]
}

#(4)提取芯片平台编号，后面要根据它来找探针注释
gpl_number <- eSet@annotation;gpl_number
save(pd,exp,gpl_number,file = "step1output.Rdata")

# 原始数据处理的代码，按需学习
# https://mp.weixin.qq.com/s/0g8XkhXM3PndtPd-BUiVgw