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如何将基因探针ID与R中数据帧中的基因符号进行匹配

基因探针ID与R中数据帧中的基因符号进行匹配的方法可以通过使用基因注释数据库和R语言中的相关函数来实现。

  1. 首先，需要使用基因注释数据库来获取基因探针ID与基因符号之间的对应关系。常用的基因注释数据库包括NCBI Gene、Ensembl、UCSC等。这些数据库提供了基因的详细信息，包括基因探针ID和基因符号的对应关系。
  2. 在R中，可以使用相关的包和函数来进行基因探针ID与基因符号的匹配。常用的包包括biomaRt、AnnotationDbi等。
    • 使用biomaRt包可以连接到Ensembl数据库，并通过基因探针ID查询对应的基因符号。具体步骤如下：
      • 安装biomaRt包：install.packages("biomaRt")
      • 加载biomaRt包：library(biomaRt)
      • 连接到Ensembl数据库：ensembl = useMart("ensembl")
      • 获取基因注释信息：annotation = getBM(attributes = c("probe_id", "external_gene_name"), filters = "probe_id", values = probe_ids, mart = ensembl)
      • 这样就可以得到基因探针ID与基因符号的对应关系。
    • 使用AnnotationDbi包可以连接到其他基因注释数据库，并进行基因探针ID与基因符号的匹配。具体步骤如下：
      • 安装AnnotationDbi包：install.packages("AnnotationDbi")
      • 加载AnnotationDbi包：library(AnnotationDbi)
      • 连接到相应的基因注释数据库：db = AnnotationDbi::AnnotationDbi(dbname = "your_database_name")
      • 查询基因探针ID对应的基因符号：gene_symbols = select(db, keys = probe_ids, keytype = "PROBEID", columns = "SYMBOL")
      • 这样就可以得到基因探针ID与基因符号的对应关系。
  • 匹配完成后，可以将基因探针ID与基因符号的对应关系添加到R中的数据帧中。具体操作可以使用R中的相关函数，如merge()、match()等。
    • 使用merge()函数可以将基因探针ID与基因符号的对应关系添加到数据帧中。具体步骤如下：
      • 假设数据帧为df，基因探针ID与基因符号的对应关系为annotation，基因探针ID列名为probe_id，基因符号列名为gene_symbol。
      • 执行合并操作：merged_df = merge(df, annotation, by.x = "probe_id", by.y = "probe_id", all.x = TRUE)
      • 这样就将基因探针ID与基因符号的对应关系添加到了数据帧中。
    • 使用match()函数可以根据基因探针ID在基因符号列表中查找对应的基因符号。具体步骤如下：
      • 假设数据帧为df，基因探针ID与基因符号的对应关系为annotation，基因探针ID列名为probe_id，基因符号列名为gene_symbol。
      • 执行匹配操作：df$gene_symbol = annotation$gene_symbol[match(df$probe_id, annotation$probe_id)]
      • 这样就将基因探针ID与基因符号的对应关系添加到了数据帧中。

以上是将基因探针ID与R中数据帧中的基因符号进行匹配的一般步骤和方法。具体的实现方式可能会根据数据的格式和具体需求而有所不同。在实际操作中，可以根据具体情况选择适合的方法和工具来完成匹配任务。

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表达谱数据中相同基因如何处理

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安捷伦芯片原始数据处理

「other」 「列表中包含的其他矩阵，维度同R和G一致」 「genes」 「包含探针信息的数据框，每个荧光点必须要对应一行，可以有任意列」 「targets」 「含有RNA样本信息的数据框，行对应芯片数量...以ApoAI数据的STF为例，图片出自limmauserguide： 在本例中，列ID和列Name在genelist中，并包含要「匹配的模式」。星号是通配符，可以表示任何内容。...列会作为MAplot的图例，GeneName列与RG$genes中为symbol的列同名，内容为要检索匹配到的名称（可以想象成str_detect函数的检索），然后color列就是MAplot中点的颜色了...基因表达测量的报告展示了每个探针和基因的相对丰度，也就是说，与从未吸烟的人的正常活检相比，研究样本中红色和绿色强度(Cy5/Cy3)之间的比率。 ❞ 因为双通道芯片的实验设计都挺复杂的。...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果 dat1=dat1[ids$ID,] #新的ids取探针id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的dat rownames

51810

GEO数据挖掘-第一期-胶质母细胞瘤（GBM）

，即可以得到基因与基因类型的对应关系 awk '{if(!...R中进行后续处理，因为这篇文章只研究lncRNA，所以要去除编码蛋白的基因ID { gene2type = read.table( 'gencode.v25lift37.annotation.gtf.gene2type...= 'gset.Rdata' ) 第四步 数据集筛选 对样本进行不同分组，以及探针的选取对之后的差异分析结果都会有影响。...函数下载数据时，直接下载了平台，GPL就是注释矩阵的平台数据 ## 也就是探针和基因的对应关系 colnames( GPL ) view( GPL ) ## GPL的“ID”列是探针，‘Gene Symbol...tail( sort( table( ID2gene[ , 2 ] ) ), n = 12L ) ## 相同基因的表达数据取最大值，五万多个探针，这一步相对会运行较长时间 { MAX = by(

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python：手动比对序列并绘制测序饱和度图片

由于测序数据是探针数据，并且数量也不是太多，考虑使用python的正则进行序列匹配，实际结果看其比对效率还是挺低的。...每两行是一个探针信息，第一行是以">"开头的探针名称，第二行是具体序列。探针的两行信息以"|分隔合并为一个字符串。为了提高正则匹配的效率，将所有的模板探针序列以逗号分隔并成一个字符串。...使用n来控制提取序列，遇到@开头的行，则将n标记为1，下一次循环时则提取整行数据，将其置于预先定义的列表中。...format(fastq_file)) 正则进行序列比对 使用正则进行序列匹配，如果匹配，则返回探针序号，如果没有匹配，则返回字符串“None”。...共有86完条read，比对共运行接近8min，效率比较低，使用常规字符串操作进行序列匹配还是只适用于数据量比较少的情况。

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GEO数据挖掘

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GEO数据挖掘

2.4 分析思路2.5 表达矩阵探针id要找到对应的基因sample样本编号GSM要获取分组信息group2.6 富集分析2.6.1 什么是基因的Entrezid？.../条形图Y叔Clusterprofiler 默认使用p.adjust可以按照CC、MF、BP对图片进行分面也可以上、下调基因分开富集，合并画图3 代码分析流程3.1 安装需要的R包options("repos...3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致 临床信息中的分组信息与表达矩对应p = identical(rownames(pd),colnames(exp));pif(!...，做差异分析时作为对照组3.3.2 探针注释的获取3.3.2.1 探针注释的定义及来源探针注释：探针与基因的对应关系 不是所有的GPL都能找到注释！...探针与基因symbol的对应关系） 获得idsgeoChina：下载GSE数据annoGene：给基因提供注释library(AnnoProbe)?

9600

网页工具能解决一切问题？

#ID与探针矩阵数目2902观测一致,验证内容是否一致 table(ID$ID%in%probeM$ID_REF) #2902TRUE，说明一一对应 #获取cicRNA表达矩阵 cicrcM <...既然同为芯片数据，那circRNA的处理与分析流程应该与基因表达谱芯片测序完全一样，区别只不过是一个通过注释平台转换为基因名，一个转换为circRNA名。...我们从该小伙伴提供的结果中随机挑选出那个除上下调有差异，变化倍数几乎完全一样的基因ASCRP000979，通过查看其原始表达量与我们差异分析的脚本进行明确。...Step1:下载原始数据 首先，先下载探针表达矩阵与探针注释平台信息，从GEO搜索要下载的芯片数据集GSE78092 下载探针表达矩阵与注释平台信息（注意组别信息是：83-85为癌症组，86-88为正常组...） 将表达矩阵与注释平台信息去除不必要的抬头与结尾，分别复制到其新的txt文件中，然后放置在R的工作路径之下。

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基因芯片数据挖掘分析表达差异基因

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Celaref | 单细胞测序细胞类型注释工具

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