GEOの発現データを使いこなす(2)

    この記事は、http://d.hatena.ne.jp/fukuit/20151101/1446341605 からの転載です。

Seriesの方を使う例も挙げておく。

# Seriesを使いこなす。

論文を書いたときに、マイクロアレイの発現データを寄託しておくよう求められるが、その寄託先の一つが<a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/">GEO</a>であり、その実験ごとのまとめがSeriesである。

## Webブラウザでの作業

GEOの画面でSeriesをクリックする。
![20151101103027.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/e11aa4a6-c672-3551-2d3b-85e1e17b1bfc.png)

一覧が表示される。
![20151101103028.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/11b3bb3b-be6b-8d55-e61d-6f4d64e30cd8.png)

Expression Profilinig by arrayと、Homo Sapiensをクリックして、絞り込みを行う。
![20151101103029.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/57c50736-ccc6-c978-004d-72e78b992610.png)

例として、breastを検索すると、958 sampleも登録されている。
![20151101103031.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/a77e9941-9e1e-fcee-6572-d94fccdd3bc0.png)

<a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE2034">GSE2034</a>に予後のデータがあるっぽいので、これを選択。
![20151101103032.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/f07feb60-d201-0010-3ea5-c24d68fbdf49.png)

画面の下の方に、登録されているデータの実体がある。
![20151101103034.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/87b82655-b2af-2004-3fc7-0a16aabd4f5a.png)

SOFT Formatted FileとSeries Matrixファイルをダウンロードしておく。
![20151101103036.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/dde83367-519c-7ec0-52c6-8d3a3a1cfb99.png)
![20151101103233.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/333bf2cb-871e-fd05-f683-ce6001ff3f17.png)
ちなみに、gzipで圧縮されているので、これを解凍する。Windowsならば、Lhaplus辺りを使えばいい。CygwinやMingWのgzipを使いこなせる人は、もちろんどうぞ。

## 以降はExcelでの作業
SOFTファイルは、用いられたarrayのアノテーションファイルである。このファイルがないと、どのプローブにどんなIDが付与されているのか？が分からないので、解析ができない。

Series Matrixファイルは、解析済の発現量が記載されている。このファイルがあれば、目的の遺伝子の発現量を取り出すことができるが、そのためには、SOFTファイルを参照して、目的の遺伝子には、どのようなIDが振られたprobeが設定されているか？を知る必要がある。

SOFTファイルもSeries Matrixファイルもテキストファイルなので、Excelで開くことができるが、注意点はExcelの「ソレっぽい表記は日付と自動判断する機能」を使わないようにすること、である。遺伝子名(GENE SYMBOL)には、OCT4、DEC1のようなものがあり、Excelはこれをそれぞれ10月4日、12月1日に自動変換する。まだ、これらは推測可能だから良い。問題なのは、MARCH1遺伝子もMARC1遺伝子も双方とも3月1日に変換してしまうので、どっちがどっちだか分からなくなってしまうのである。なので、これは要注意。

![20151101110251.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/e62058f5-7fe8-7589-e1c6-ed6078754a77.png)

このGSE2034のSOFTファイルの場合、23247行目以降がmicroarrayのアノテーション情報であり、K列にGENE SYMBOLが入っているので、ソコを注意する。
![20151101110252.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/8ad2c652-3f98-1a94-6d33-45b3ac5bb9fc.png)
![20151101110253.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/4494349d-5a72-14c6-4307-71e6ac8f5a78.png)
![20151101110254.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/da638530-ea45-e2e4-9aeb-f38ac4ac7704.png)

ExcelでSOFTファイルを開いたら、例えば関心のある遺伝子HIF1AをGENE SYMBOLの列で検索すると、IDが200989_atであることが分かった。
![20151101110614.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/6f792935-7432-9b84-f0f4-6a130748a8ed.png)

このID: 200989_atをメモっておいて、次はSeries MatrixファイルをExcelで開く。

そして、一列目ID_REFが"200989_at"になっているものを検索する。
![20151101110920.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/f944799b-dc7c-5404-b328-f86e9ba86e0c.png)
この行が、GSE2034におけるHIF1Aの発現だ。

このデータを使うと、再発有無の違いでHIF1Aの発現量がどうだったか？を調べることもできる。

さて、以上の行為をGEOのGEO2RのWeb画面上で実施することもできる。例えば、以下のようなグラフを描画するとか。
![20151101111545.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/e7e3a453-8e5f-4422-8db2-6c1786312dba.png)

## GEO2R
GSE2034の画面の下の方に「Analyze with GEO2R」というリンクがある。これをクリックする。

![20151101120008.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/75d28ed5-4301-51e5-2df0-038bd0dba835.png)

すると、GEO2Rの画面が開く。

これはGEO上でRを使って解析してくれて、その結果を戻してくれる便利機能だ。
![20151101120009.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/a2a3a6aa-542a-de57-548f-9af782c393ad.png)


この画面で「Samples」をクリックすると、サンプルの一覧が表示される。Groupsをクリックして、自分でグループ名を定義したうえで、各サンプルにグループを割り当てる。
![20151101120010.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/65c0acfe-4264-937f-6a16-d357e4512f97.png)
![20151101120011.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/ad8e48ae-79ee-6fab-76df-8d2132f43844.png)

「Profile Graph」のタブをクリックして、そこに例えばさっきのHIF1A遺伝子プローブのID「200989_at」を入力する。
![20151101120012.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/f7409ca4-587b-f190-6ebc-36ede8dcbfd2.png)

「Set」ボタンを押すと、グループ別に色分けされて、発現量のグラフが表示される。複数プローブに対応していないのが残念だが、複数のプローブを同時に表示したグラフを描画したいのであれば、上述のようにSeries Matrixファイルをダウンロードして自前でExcelでやればいい。
![20151101120013.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/26ee6ae0-6d47-7fff-d395-25860c1b229a.png)

また、上記の処理を実行するのに使ったRのscriptを見ることもできる。
![20151101120014.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/15553/96f1642d-da75-212a-1ea1-d6f2c2e6f71b.png)

いや、ホントに「PCにちょっと詳しいだけのBioInformaticsの人」とか、失業モンですよ。