用下面两种数据都可,

但.cel files要放在 c:\celfiles folder 内.

记得要连上网络,才能自动安装＇xxxxxcdf＇

1)GSE5617 series

 http://bioinfo.ucr.edu/%7Etgirke/HTML_Presentations/Gen240B/2007/Homework/CEL.zip

2)C:\Program Files\R\R-2.6.0\library\affydata\celfiles

############

library(affy)

setwd('c:/celfiles')

#Read in the data and create an expression,using RMA for example.

Data <- ReadAffy()  ##read data in working directory

eset <- rma(Data)

#Exporting data from 'ExpressionSet' objects

write.exprs(eset, file="mydata.txt")

1.依你存放文件的位置:

  library(affy)

  setwd(｀D:/Program Files/R/R-2.6.0/library/affydata/celfiles＇)

  Data <- ReadAffy('SO_12H_A.cel')  ##read data in working directory

  eset <- rma(Data)

  write.exprs(eset, file="mydata.txt")

2.由于Bioconductor需要安装的package,实在太多,太大,

  为节省hard disk空间,我并没安装user interfaces(Package: tkWidgets)

  不过这个的确存在问题,

  建议先不要使用ReadAffy(widget=TRUE)

  请看这个帖的讨论:

  https://stat.ethz.ch/pipermail/bioconductor/2007-September/019248.html

[此贴子已经被作者于2007-11-17 8:10:43编辑过]

首先感谢您的热心帮助。

我安装的是R2.6的版本。bioconductor是通过网络安装的，应该是最新版本的吧，现在按照您说的操作。它说找不到我指定的文件，就觉得很奇怪了，我明明把它存放在那里的。

抱歉,应该是我"路径"笔误了.

两者都行:

setwd('D:\\Program Files\\R\\R-2.6.0\\library\\affydata\\celfiles')

setwd('D:/Program Files/R/R-2.6.0/library/affydata/celfiles')

错误于read.affybatch(filenames = l$filenames, phenoData = l$phenoData,  :
  Cel file D:/Program Files/R/R-2.6.0/library/affydata/celfiles/S0_12H_A.cel does not seem to be of HG-U133A type

不知道是不是我下载的cel文件不被支持，HG-U133A type是什么类型的？

1.上回谈到由GEO下载的GSE5617 series

  我存放 c:\test

  CDF是使用ATH1-121501

2.而在package "affydata" 的binary.cel text.cel

  我存放c:\test1

  CDF是使用 HG-U133A

3.若将两种使用不同CDF的.CEL files

  放再同一个folder, 就会发生你说的那种情况:

  Cel file c:/test1/GSM131177.CEL does not seem to be of HG-U133A type

4.所以若你不清楚使用哪个CDF

  建议你单独将"S0_12H_A.cel"放在一个folder

  让程序自动抓.

刚试安装 old version R-2.3.1

的确就可使用user interfaces(Package: tkWidgets)

也就是底下程序可运行

Data <- ReadAffy(widget=TRUE)

[此贴子已经被作者于2007-11-18 18:27:01编辑过]

我另外建了一个文件夹，结果如下：

> mydata <- ReadAffy()
> eset <- rma(Data)
Background correcting
Normalizing
Calculating Expression

1.你已成功的运用ReadAffy()创建了

  An AffyBatch object called mydata

2.也成功的运用rma(),produce expression values

  Preprocessing-step就是

  (Background correcting,Normalizing,Calculating Expression)

  常用的expression measures有

  eset.rma=rma(mydata)

  eset.gcrma=gcrma(mydata)

  eset.mas5=mas5(mydata)

3.接着就看你的研究需要,继续做

  Quality assessment

  Statistical analysis

  Analysis of Differential Gene Expression

  ........

4.建议你先参考各个package 的user guide例如

  C:\Program Files\R\R-2.6.0\library\affy\doc\affy.pdf

  并跟着演练,很快就进入状况!