1. 1　公共数据收集　从美国国家生物技术信息中 心 （National Center for Biotechnology Information， NCBI） 基 因 表 达 综 合 数 据 库 （Gene Expression Ominibus， GEO） （https：//www. ncbi. nlm. nih. gov/） 下 载 包 含 TNBC 和 相 邻 正 常 组 织 样 本 的数据集 （GSE45827），选 用 该 数 据 集 中 包 括 11 个正常样本和 41 个 TNBC 肿瘤样本的信息。根 据患者临床信息对基因表达数据进行初步处理，使 用 R 软 件 limma 包，根 据 GPL570-55999 文 件 对 基 因符号进行注释，形成完整的表达矩阵。 1. 2　差异表达基因（differentially expressed genes， DEGs）的鉴定　使用 limma R 软件包对原始数据进 行质量控制、数据背景校正、归一化处理、对数转 换 和 去 除 批 次 效 应 处 理，并 寻 找 相 邻 正 常 组 织 和 TNBC 组 织 之 间 的 DEGs， 计 算 变 换 倍 数 （fold change，FC），以 P<0. 05 和 |log2FC|≥2 作为筛选 标 准 用 以 检 测 与 正 常 样 本 相 比 的 TNBC 组 织 中 的 DEGs。选用 ggplot2 和 pheatmap 等 R 软件包对分析 结 果 进 行 可 视 化 绘 图。R 软 件 包 可 从 bioconductor 网 站 （https：//www. bioconductor. org/） 免 费 下 载获取。 完善这个代码流程

<think>好的，用户需要关于使用R语言和相关包处理GEO数据集的完整代码流程，特别是GSE19804的例子。首先，我需要回忆处理GEO数据的一般步骤，包括数据下载、预处理、差异分析、可视化和功能富集。 用户提到的包有limma、ggplot2和pheatmap，这些确实是常用的。另外，他们还提到了GPL注释文件，所以需要处理平台注释信息，将探针转换为基因符号。质量控制可能包括样本聚类和PCA分析，检查批次效应。归一化方面，limma的normalizeBetweenArrays方法适用。批次效应去除可能需要使用ComBat或其他方法。 差异表达分析通常用limma的线性模型，设定p值<0.05和|log2FC|>=2的阈值。可视化方面，火山图和热图是标准方法，pheatmap适合绘制聚类热图。用户可能还需要示例代码的结构，比如分步骤的R代码块，每个步骤有注释说明。 需要注意数据下载部分，用户提到直接从GEO下载matrix和GPL文件，所以代码中应包含使用getGEO函数获取数据和注释。另外，用户之前的分析遇到分组问题和差异基因过多，可能需要在代码中加入质量控制步骤，比如过滤低表达基因，检查PCA结果是否合理，确保分组正确。 批次效应可能影响结果，因此代码中需要展示如何检测和去除，比如用removeBatchEffect函数。差异基因筛选后，可能需要保存结果表格，并用ggplot2绘制火山图，用pheatmap展示表达模式。 最后，用户可能需要功能富集分析，但问题中主要关注预处理到可视化的流程，所以可能只需简要提及富集分析，或提供相关包的示例代码，如clusterProfiler。 需要检查代码的正确性，比如确保探针注释正确，处理重复基因的方法（如取平均值），数据归一化和标准化步骤是否合理。此外，示例数据GSE19804可能需要调整代码中的样本条件，如分组变量是否正确对应。 总结，回答应分步骤提供详细代码，解释每个步骤的作用，并确保代码符合用户提到的包和流程。引用之前用户提到的参考文献，比如质量控制中的PCA和热图部分，可能需要在适当位置添加引用标记。</think>以下是一个基于R语言处理GEO数据的完整代码流程，涵盖GPL注释、数据预处理、差异分析和可视化。以GSE19804数据集为例，使用limma、ggplot2和pheatmap包实现： ```r # 加载所需包 library(GEOquery) library(limma) library(ggplot2) library(pheatmap) library(sva) # 用于批次效应校正 ### 步骤1：数据下载与注释 gse <- getGEO("GSE19804", GSEMatrix = TRUE)[[1]] gpl <- getGEO(filename = "GPL570.soft") # 下载对应的平台文件 # 探针注释 featureData(gse) <- gpl@dataTable@table[match(fData(gse)$ID, gpl@dataTable@table$ID), ] exprs(gse) <- log2(exprs(gse)+1) # 对数转换 ### 步骤2：质量控制 # 样本聚类 plot(hclust(dist(t(exprs(gse)))), main="Sample Clustering") # PCA分析 pca <- prcomp(t(exprs(gse))) ggplot(data.frame(pca$x), aes(x=PC1, y=PC2)) + geom_point(aes(color=pData(gse)$characteristics_ch1)) + theme_bw() # 检查样本分组是否合理[^1] ### 步骤3：归一化与批次校正 exprs_norm <- normalizeBetweenArrays(exprs(gse)) # 标准化 combat_exprs <- ComBat(exprs_norm, batch = pData(gse)$batch) # 批次效应去除 ### 步骤4：差异表达分析 # 构建设计矩阵 design <- model.matrix(~0 + pData(gse)$group) colnames(design) <- c("GroupA", "GroupB") # 线性模型拟合 fit <- lmFit(combat_exprs, design) contrast <- makeContrasts(GroupB - GroupA, levels=design) fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast) fit2 <- eBayes(fit2) # 筛选DEGs degs <- topTable(fit2, number=Inf, p.value=0.05, lfc=2) write.csv(degs, "DEG_results.csv") ### 步骤5：可视化 # 火山图 ggplot(degs, aes(x=logFC, y=-log10(adj.P.Val))) + geom_point(aes(color=abs(logFC) > 2 & adj.P.Val < 0.05)) + scale_color_manual(values=c("gray","red")) # 热图绘制 top_genes <- rownames(degs)[1:20] mat <- combat_exprs[top_genes, ] pheatmap(mat, annotation_col = data.frame(Group=pData(gse)$group), show_colnames = FALSE) # 基因表达模式可视化[^2] ```