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图表介绍

热图

输入数据：数值型矩阵/数据框，颜色指代数值大小
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散点图和箱线图

箱线图的输入数据：连续型向量和有重复值的离散型向量
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离群点的界定
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单个基因在两组之间的表达量差异
要求：同一个分组对应同一个关键词
向量的下标与矩阵的列一一对应
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火山图

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logFC的应用

FC（foldchange）:处理组平均值/对照组～
logFC：FC取log2
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logFC的取值范围一般是10以内；
常见阈值：1、2、1.2、2.2、0.585=log2（1.5）
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主成分分析

作用：降维。
将多指标转化为主成分（少数） ➡️ 主成分回将样本聚类，坐标上的点（实为样本）距离越远，提示样本差异越大
主成分分析前：
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主成分分析后：
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GEO背景知识+表达芯片分析思路

1、表达数据实验设计

目的：差异分析和富集分析——解释现象
有差异的材料——差异基因——找功能/关联——解释差异，缩小基因范围

2、数据库

GEO2R含有r资料的数据库，不建议使用
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GEO相关介绍 - 图18

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3、基因表达芯片的原理

探针的表达量表示基因的表达量
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4、表达矩阵

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富集分析

富集：衡量某条通路里的差异基因是否足够多，多时即富集
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数据库：kegg、go，常用的包：clusterProfiler

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结果解读

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GEO相关介绍 - 图27

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富集可视化

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展示通路间的共同基因
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