1金标准当然是去基因芯片的厂商的官网直接去下载 2一种是直接用bioconductor的包 3一种是从NCBI里面下载文件来解析
我作为11月学徒马上就收益了，也总结一下，分享广大粉丝！
现在我完成作业就遇到了gpl16699平台，它并没有bioconductor的包，所以需要下载gpl平台的soft文件，进行注释，官网https://www.ncbi.nlm./geo/query/acc.cgi?acc=GPL16699 可以看到信息如下：  image-20191104214410497现在使用r代码完成这个步骤方法一：使用GEOquery包rm(list = ls()) ## 魔幻操作，一键清空~
options(stringsAsFactors = F)
library(GEOquery)
gpl=getGEO("GPL16699",destdir = '.')
names(Meta(gpl))
Table(gpl)[1:10,1:2]
ids=Table(gpl)[,c("NAME","GENE_SYMBOL")]
head(ids)
colnames(ids)=c('probe_id','symbol')
head(ids)
这一个方法需要网速保障，并且确保下载的GPL完整，不然会影响后面的操作。 方法二：下载txt文件在官网https://www.ncbi.nlm./geo/query/acc.cgi?acc=GPL16699 下载txt文件  image-20191104214744842读取它的代码如下： rm(list = ls()) ## 魔幻操作，一键清空~
options(stringsAsFactors = F)
gpl=read.table("GPL16699-15607.txt",
header = TRUE,fill = T,sep = "\t",
comment.char = "#",
stringsAsFactors = FALSE,
quote = "")
head(gpl)
colnames(gpl)
ids=gpl[,c("NAME","GENE_SYMBOL")]
head(ids)
colnames(ids)=c('probe_id','symbol')
head(ids)
这个就是gpl16699的探针ID与基因名  image-20191104214939037对比一下，方法一里面的getGEO函数下载后使用Table提取到的内容，就是方法二的txt文件，后续处理一致。 大功告成！ 后续挖掘见生信技能树B站系列教学视频需要细读表达芯片的公共数据库挖掘系列推文 ； 然后看B站的GEO数据挖掘技巧，基本上该分享的都在B站和GitHub了，目录如下： 第一讲：GEO，表达芯片与R 第二讲：从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲：根据分组信息做差异分析 第五讲：对差异基因结果做GO/KEGG超几何分布检验富集分析 第六讲：指定基因分组boxplot指定基因list画热图 第七讲：根据差异基因list获取string数据库的PPI网络数据 第八讲：PPI网络数据用R或者cytoscape画网络图 第九讲：网络图的子网络获取 第十讲：hug genes如何找
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