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欢迎使用憨憨版分析工具来解决您的差异基因分析难题！有时候在大量基因数据中找到差异基因并不容易，但是我们的憨憨版分析工具能够帮助您迅速准确地找到您感兴趣的差异基因。无需复杂的操作，只需输入数据并点击几下，就能快速获得结果。不论您是初学者还是专业研究人员，憨憨版分析工具都能满足您的需求。快来尝试一下，让我们一起轻松解决差异基因分析难题吧！
生信文章复现so easy!
基因差异表达分析，作为根据基因表达矩阵进行生物信息学分析的第一步，有助于我们观察基因在不同样本中的表达差异，从而确定要研究的基因和表型之间的联系，是最常见的生信数据挖掘分析策略之一。
虽然GEO数据库提供了官方在线工具GEO2R，用于比较2组或多组样本以获得差异性表达的基因，但该工具主要是对系列数据（series）进行分析，并非所有系列数据都能用GEO2R工具进行分析，比如测序数据就不能使用GEO2R，对于这类数据，工具栏中的“Analyze with GEO2R”按钮不会显示。
对此，小编给大家推荐一款憨憨版GEO数据在线分析神器——NetworkAnalyst，其操作过程非常简单，方便无生物信息背景的小伙伴们用以挖掘数据。
NetworkAnalyst是一个基因表达谱和荟萃分析的可视化在线分析平台，集成了先进的统计方法和创新的数据可视化系统，可以进行差异分析和对差异分析结果进行功能分析和网络分析。
而本文将以一篇单数据集生信分析的SCI论文为例，并按照文献中的分析思路使用NetworkAnalyst在线工具进行差异分析重现文献中的结果。
所选择的论文是发表在BioMed Research International的一篇生信分析论文；原文的数据来源于GEO数据库GSE50161，文献使用了其中47例样本，包括实验组：34例胶质母细胞瘤患者脑组织样本；对照组：13例癫痫儿童患者脑组织样本。
原文使用的差异分析平台是R语言，筛选标准为adj p<0.05 and |log-foldchange|>2。原文总共筛选得到1913个显着差异基因，其中776个上调基因，1137个下调基因。
接下来，我们将使用NetworkAnalyst数据库筛选差异基因。首先我们在GEO主页检索GSE50161，再进入GSE50161的页面后采集必要信息：如物种、数据类型、数据分析平台等。
点击Series Matrix File(s)，下载TXT格式基因表达文件，按照NetworkAnalyst的数据格式提取信息得到基因表达数据（如图所示）。
然后从基因表达值文件中提取信息得到符合NetworkAnalyst要求的表格，然后另存为制表符分隔的文本文件。
打开NetworkAnalyst网站，点击GENE EXPRESSION Table,根据数据来源设置合适的参数,然后选择已经格式化的数据文件，提交成功后点击下一步。
质检结果显示该数据有47个样本，1种实验条件（Control和GBM）；箱式图结果显示47个样本之间存在一定的差异，但是差异不大，点击下一步。
因为本数据已经过log2对数转换处理，因此过滤和归一化都选择“默认”，点击提交，提交成功后点击下一步进入差异分析阶段。
又因本数据集是芯片数据，所以统计方法选择Limma；本研究只有一个实验条件，所以主要因素选择“CLASS”即可。
比较方法选择“特定两组比较”，这里一定要注意：实验组在前，对照组在后，否则差异倍数的正负关系就会出错。设置完成后提交，然后点击下一步。
这里筛选标准与原文中的一致：adj p value<0.05 and |log2-foldchange|>2。
提交成功后，分析结果显示：2053个基因显着差异表达；这与原文中1913个差异基因存在一定的出入，我们猜测可能是由于过滤条件的差异造成的。
点击“Download Results”，下载CSV格式的差异分析结果。
差异分析后点击“Proceed”，进入分析概览页面，在分析概览页面点击Volcano plot，进入火山图分析结果页面。
其中灰色代表不符合筛选标准的基因，红色代表上调基因，绿色代表下调基因。
点击火山图单个基因，Gene View可以查看该基因表达的箱式图；在Enrichment Analysis中可选择基因子集，选择查看全部显着差异基因、上调基因或下调基因；然后选择感兴趣的数据库，单击提交进行功能富集分析。
点击下载按钮，即可下载svg格式火山图。
返回到分析概览页面，点击ORA heatmap clustering 进入ORA热图聚类结果页面。在菜单栏设置合适的参数后，右键点击热图另存为png格式到电脑即可。
然后使用Adobe Illustrator软件拼接热图和火山图，可复现文献中结果。
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