不会编程，你也可以做差异表达分析

前几天一个同学问我有没有用过GEO2R,说实话之前没有用过,但我有认真的看了GEO2R后发现对于不会编程的同学来说,这真是一个非常好用的网页版做差异表达基因的工具.

我们可能已经知道做基因的差异表达分析有两个著名的R包，分别是DESeq2和EdgeR,这两个R包主要用来做RNA-seq的数据分析，但是这两个是R语言的包，需要有一定的编程基础。你说：我不会编程，但我想做差异表达分析，有现成的网页版的工具吗？那就是我们今天要介绍的GEO2R.

GEO2R，从名字上就可以看出来是用来分析GEO数据的工具，它可以确定不同实验条件下差异表达的基因。链接是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/

GEO2R内部是如何对数据进行分析的呢？它虽然没有用到任何编程的命令行，但是它的内部还是调用了两个R包，分别是GEOquery和limma。GEOquery直接在R中调用GEO数据；limma也是一个比较常用来做差异表达分析的R包。

接下来我们看看GEO2R的使用方法吧。

在GEO中找到我们感兴趣的数据集,如GSE100942，如下图所示：

接着点击”Analyze with GEO2R”，即可出现如下图所示的GEO2R界面，接着设置"define groups",把样本分为不同的组。如下图所示：

在做差异表达分析之前，我们需要先了解我们的数据是否已经做过标准化，因为GEO2R是没有办法对数据做标准化的，其中是否有做过标准化的一个标准就是看数据是否有非常大的方差，如果方差较大，也说明数据可能是没有做过标准化的。如何查看数据呢，可以通过“Value distribution”按钮对数据进行查看。

查看完标准化的数据后需要对数据做差异表达分析，这时候需要对分析过程做一些参数设置，需要点击“Options”按钮。其中“Apply adjustment to the P-value”是可以选择对P值做矫正的方法；“Applylog transformation to the data”是选择是否对数据取log值转换。

接下来直接点击“GEO2R”就可以生成结果了，其中“Top250”表示只选择前250个结果。当然这个结果可以直接在网页中显示，也可以保存在本地，用“Save all results”即可把所有结果保存在本地。

结果是怎样生成的呢？中间经过了哪些步骤呢？我们可以通过”R script“生成产生结果的脚本。我们可以简单的把脚本复制粘贴到我们的R或者R studio中，即可以生成和网页版一样的结果了。

恭喜你，做完了这组样本的差异表达分析，是不是非常非常的简单哇，欢迎分享关注哟。