最讨厌这样的样品命名体系

主要观点总结

本文描述了一个转录组-时间序列实验设计的数据分析过程，特别是遇到了数据集本身的bug以及样本名字与GEO数据库记录无法对应的问题。同时，文章介绍了Ensembl ID的命名规则和转换方法，以及使用AnnoProbe和GEOquery库进行id转化和排序。

关键观点总结

关键观点1: 数据集本身的bug问题

学员在第一步就卡住了，但是并不是学员本身编程能力的问题，而是数据集自己的bug。通过简单的读取GEO界面的表达量矩阵文件就可以解决。

关键观点2: Ensembl ID的命名规则和转换方法

Ensembl ID是Ensembl数据库使用的唯一标识符，其命名规则与物种、分子特征、版本号等有关。推荐使用AnnoProbe进行id转化，库的使用方法和代码示例已详细说明。

关键观点3: 样本名字与GEO数据库记录无法对应的问题

样品名字无法对应的问题是字母表排序和数值排序的混淆。提供了几种排序方法并对比了结果，强调了正确排序的重要性。

关键观点4: 差异基因列表和层次聚类热图的分析

文章中提到了差异基因列表和层次聚类热图的分析方法，包括数据预处理、归一化、可视化等步骤。提供了相关的R代码示例。

关键观点5: 解决策略建议

在遇到类似问题时，建议认真阅读文章中的生物学背景，结合生物学知识和数据处理技能进行分析。如果仍然无法对应，可以考虑下载项目的fastq文件，自己走转录组测序的定量流程。

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