之前写的的CHIP-seq和RNA-seq很多练习的数据都是从GEO数据库下载的。但是从来没有细致的了解过GEO这个数据库。趁着还没复工，再多学一点新知识~这次的笔记是生信技能树的视频笔记，视频是对公众开放的，地址如下：
生信技能数b站视频地址：https://space.bilibili.com/338686099/channel/detail?cid=95141
视频还是很浅显易懂的，写这个笔记的目的也是想以后如果不方便回顾视频的时候（比如在实验室里），可以随时拿出笔记来按照步骤操作。
（一）GEO数据库的简单了解以及需要看的基础知识
GEO数据库首页：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
然后可以看看具体的，点击下图里的“overview”：
会显示这个页面：
举个例子：你在GEO首页输入GSE42872，可以看这个GSE对应的信息：
点击红圈的位置，可以查看芯片信息：
往右滑动这个表，还可以看到更多的信息，包括上面基因对应的真正的基因名：
这样一来，你就可以用R来用字符串切割，来提取这些基因名称。
需要注意的是，一个GSE里可以有多个芯片的，比如说：一个GSE里面有3种芯片平台数据该如何处理呢？
参考文章：
(1)解读GEO数据存放规律及下载，一文就够
(2)芯片基础知识打卡
(3)illumina的bead 系列表达芯片扫盲
（二）GEO数据库下载
这里用GSE42872作为练习
（1）方法一
直接在GEO首页输入GSE42872，点搜索，在新的页面最下面，选择“custom”，会弹出下面的列表:
这里显示的是raw data。这里Jimmy大神并不推荐使用这种方法下载原始数据。因为芯片的数据处理方法是根据不同芯片来的，有很多种处理方法，甚至有的芯片是定制的，你就不知道应该怎么处理。
但是你非要下载怎么办呢？点击“http”，就行了:
（2）方法二
下载表达矩阵，点击这个页面的“Series Matrix Files”：
然后会弹出一个页面：
下载这个文件，这个文件可以直接读取到R里。
# 加几个参数，可以直接读取压缩文件
> a = read.table("GSE42872_series_matrix.txt.gz",sep = "\t", quote= "", fill = T)
但是View以后看起来很奇怪：
每行开头都有“！”，而且也不像是表达矩阵。所以需要读取的时候多加一个参数：
> a = read.table("GSE42872_series_matrix.txt.gz",header = TRUE,sep = "\t", quote= "", fill = T,comment.char = "!")
现在View一下，感觉才像一个表达矩阵：
但是这样的情况，你需要手动把样品名称改成是什么condition的样品，对应网站的注释：
（3）方法三
参考文章：生信技能树：解读GEO数据存放规律及下载，一文就够
我们需要安装GEOquery这个R包，这个包的中文使用说明：用GEOquery从GEO数据库下载数据
直接在R里读取表达矩阵：
> BiocManager::install("GEOquery") #如果你用install.packages安装不了，可以试试用BiocManager安装
> library(GEOquery)
> gse <- getGEO('gse42872',GSEMatrix = TRUE, AnnotGPL = FALSE) #后面两个参数不是必需的
Found 1 file(s)
GSE42872_series_matrix.txt.gz
Using locally cached version: C:\Users\******\AppData\Local\Temp\RtmpGm3GKM/GSE42872_series_matrix.txt.gz
Parsed with column specification:
cols(
ID_REF = col_double(),
GSM1052615 = col_double(),
GSM1052616 = col_double(),
GSM1052617 = col_double(),
GSM1052618 = col_double(),
GSM1052619 = col_double(),
GSM1052620 = col_double()
)
Using locally cached version of GPL6244 found here:
C:\Users\YANFAN~1\AppData\Local\Temp\RtmpGm3GKM/GPL6244.soft
|========================================================================| 100% 96 MB
然后View一下：
> View(gse)
这个文件是一个“对象”：
做过单细胞测序的童鞋一定知道“对象”是什么。
由于方法三有的时候在国内并不容易下载，因为“墙”和网速的问题。所以你也可以用方法二，下载后读取。
