如何对dCHIP处理的芯片数据进行差异分析

Question

第一次从GEO上下载dCHIP（PM-MM model）算法处理的患者生物芯片数据（之前都是RMA处理的），dCHIP处理的数据能够直接进行差异分析吗？我看到有许多四位数的负值，请教一下应该用什么工具或者代码来处理以便后续对基因表达差异进行分析，谢谢！

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在对dCHIP处理的芯片数据进行差异分析时，通常可以采用R语言中的统计和生物信息学包。虽然dCHIP已经进行了归一化和背景校正，但你仍然需要将这些数据转换为适合进行差异表达分析的数据格式，并应用适当的统计测试方法。

这里以limma包为例，展示一个简化的步骤来执行差异分析：

1. 首先，确保你的数据是矩阵形式，其中行代表基因（probe ID），列代表样本，数值即为经过dCHIP处理后的表达量值。

# 假设你的数据存储在一个名为dchip_data的数据框中，且列名表示样本ID
library(limma)

# 转换数据为ExpressionSet对象
eset <- new("ExpressionSet", exprs = as.matrix(dchip_data[, -c(1)]), # 去除第一列如果是样本信息的话
            phenoData = new("AnnotatedDataFrame", data.frame(SampleID = colnames(dchip_data)[2:ncol(dchip_data)])))

# 对负值的处理：dCHIP输出的PM-MM模型可能会产生负值，通常情况下，在后续分析前会取绝对值或转化为正数
eset$exprs[eset$exprs < 0] <- abs(eset$exprs[eset$exprs < 0])

# 设定分组信息，比如有两组对照和实验组
group_info <- c(rep("Control", n_control_samples), rep("Treatment", n_treatment_samples))
colData(eset)$Group <- factor(group_info)

# 进行线性模型拟合与差异表达分析
design <- model.matrix(~0 + Group, data = colData(eset))
fit <- eBayes(lmFit(eset, design))

# 差异基因筛选
diff_expr_genes <- topTable(fit, coef=2, adjust.method="BH", n=n_top_genes)

上述代码首先将原始数据转换为ExpressionSet对象，然后根据实际情况处理负值（这里直接取绝对值）。接着定义了分组信息并构建设计矩阵，最后使用limma包进行差异表达分析并筛选差异基因。

注意：

• 实际操作时，请务必根据你的实际数据结构和研究设计调整代码。
• n_control_samples 和 n_treatment_samples 应替换为实际的对照组和实验组样本数量。
• n_top_genes 是你想报告的差异表达基因数量。
• 如果数据需要进一步的预处理（如标准化等），请在进行差异分析之前完成。

此外，若你的数据中四位数的负值确实反映出生物学意义（例如log2转换后的真实表达变化），则可能无需转换为正数，而是应该基于算法本身特点及文献指导来决定如何处理这些数值。