0. 准备
setwd("D:/R/CHOL")
rm(list = ls())
load(file = "step1output.Rdata")
library(stringr)
1. group_list（实验分组）
第一类，现成的某一列或在某列中包含（少见）
group_list = pd$title
第二类，自己生成（样本少，排列整齐）（较少见）
group_list = c(rep("control",times=3),rep("treat",times=3))
group_list
第三类，ifelse（样本多，排列不整齐）（常见）
library(stringr)
group_list = ifelse(str_detect(pd$title,"Control"),"control","treat")
#table(group_list)
2. “Control”注意大小写，与数据框中相同。若是根据其他字符分类，注意灵活变通。（需修改）
3. 查看是否有误。或对照原数据或网页上对该数据集的介绍。
设置参考水平，对照在前，处理在后
group_list = factor(group_list,
levels = c("control","treat"))
若不指定level，则level以首字母进行排序。
2. ids（芯片注释）
方法1，BioconductorR包（推荐）
gpl
if(!require(hugene10sttranscriptcluster.db))BiocManager::install("hugene10sttranscriptcluster.db")
library(hugene10sttranscriptcluster.db)
ls("package:hugene10sttranscriptcluster.db")
ids <- toTable(hugene10sttranscriptclusterSYMBOL)
head(ids)
#ids = ids[!duplicated(ids$symbol),]
1. 得到GPL编号后，在网站 http://www.bio-info-trainee.com/1399.html 中查找GPL对应的BioconductorR包。
2. 判断式安装R包（前缀 + .db）。在RStudio中修改代码时最好使用"Ctrl + F"查找并全部替换。（需修改）
3. 加载该R包
4. 查看R包里有哪些函数/数据。
5. 使用“toTable”函数提取R包中的SYMBOL数据。
6. 查看ids：探针id和基因symbol的对应关系。
7. 若有多个探针对应一个基因的情况，则按照基因去重复（随机保留/求最大值/求平均值）。一般只保留第一次出现的基因。
（!duplicated(ids$symbol)：第二次出现的基因返回的结果为FALSE。）后续处理数据时会进行去重复操作，这里只展示去重复思想。
对于一个探针对应多个基因（非特异性探针）的情况，注释文件中已去除，不需要管。
ids可能会比exp少，因为有些探针目前无法匹配到基因。
方法2，读取gpl页面的soft文件，按列取子集
使用IDM
方法3，官网下载
方法4，自主注释
3. 保存数据
save(exp,group_list,ids,file = "step2output.Rdata")
http://www.bio-info-trainee.com/1399.html 用R获取芯片探针与基因的对应关系三部曲-bioconductor
GPL对应的BioconductorR包：(摘自上述网站)
gpl organism bioc_package
1 GPL32 Mus musculus mgu74a
2 GPL33 Mus musculus mgu74b
3 GPL34 Mus musculus mgu74c
6 GPL74 Homo sapiens hcg110
7 GPL75 Mus musculus mu11ksuba
8 GPL76 Mus musculus mu11ksubb
9 GPL77 Mus musculus mu19ksuba
10 GPL78 Mus musculus mu19ksubb
11 GPL79 Mus musculus mu19ksubc
12 GPL80 Homo sapiens hu6800
13 GPL81 Mus musculus mgu74av2
14 GPL82 Mus musculus mgu74bv2
15 GPL83 Mus musculus mgu74cv2
16 GPL85 Rattus norvegicus rgu34a
17 GPL86 Rattus norvegicus rgu34b
18 GPL87 Rattus norvegicus rgu34c
19 GPL88 Rattus norvegicus rnu34
20 GPL89 Rattus norvegicus rtu34
22 GPL91 Homo sapiens hgu95av2
23 GPL92 Homo sapiens hgu95b
24 GPL93 Homo sapiens hgu95c
25 GPL94 Homo sapiens hgu95d
26 GPL95 Homo sapiens hgu95e
27 GPL96 Homo sapiens hgu133a
28 GPL97 Homo sapiens hgu133b
29 GPL98 Homo sapiens hu35ksuba
30 GPL99 Homo sapiens hu35ksubb
31 GPL100 Homo sapiens hu35ksubc
32 GPL101 Homo sapiens hu35ksubd
36 GPL201 Homo sapiens hgfocus
37 GPL339 Mus musculus moe430a
38 GPL340 Mus musculus mouse4302
39 GPL341 Rattus norvegicus rae230a
40 GPL342 Rattus norvegicus rae230b
41 GPL570 Homo sapiens hgu133plus2
42 GPL571 Homo sapiens hgu133a2
43 GPL886 Homo sapiens hgug4111a
44 GPL887 Homo sapiens hgug4110b
45 GPL1261 Mus musculus mouse430a2
49 GPL1352 Homo sapiens u133x3p
50 GPL1355 Rattus norvegicus rat2302
51 GPL1708 Homo sapiens hgug4112a
54 GPL2891 Homo sapiens h20kcod
55 GPL2898 Rattus norvegicus adme16cod
60 GPL3921 Homo sapiens hthgu133a
63 GPL4191 Homo sapiens h10kcod
64 GPL5689 Homo sapiens hgug4100a
65 GPL6097 Homo sapiens illuminaHumanv1
66 GPL6102 Homo sapiens illuminaHumanv2
67 GPL6244 Homo sapiens hugene10sttranscriptcluster
68 GPL6947 Homo sapiens illuminaHumanv3
69 GPL8300 Homo sapiens hgu95av2
70 GPL8490 Homo sapiens IlluminaHumanMethylation27k
71 GPL10558 Homo sapiens illuminaHumanv4
72 GPL11532 Homo sapiens hugene11sttranscriptcluster
73 GPL13497 Homo sapiens HsAgilentDesign026652
74 GPL13534 Homo sapiens IlluminaHumanMethylation450k
75 GPL13667 Homo sapiens hgu219
76 GPL15380 Homo sapiens GGHumanMethCancerPanelv1
77 GPL15396 Homo sapiens hthgu133b
78 GPL17897 Homo sapiens hthgu133a
