建议对下载的geo原始数据进行低表达基因过滤**，这是数据预处理的关键步骤之一，可提升后续分析（如差异表达、WGCNA）的准确性和可靠性 - 指南

在基于GEO数据集（如你研究中涉及的GSE66187、GSE32967等）的分析中，建议对下载的原始数据进行低表达基因过滤，这是数据预处理的关键步骤之一，可提升后续分析（如差异表达、WGCNA）的准确性和可靠性。

1. 为什么应该删除低表达信息？

• 降低背景噪音：低表达基因的信号可能源于技术误差（如芯片探针非特异性结合、测序随机波动），而非真实生物学差异，保留会干扰后续分析结果。
• 减少计算负担：过滤后可显著减少基因数量（如从数万维降至数千维），提升差异分析、网络构建等步骤的计算效率。
• 避免假阴性/假阳性：低表达基因的表达量波动大，可能导致差异分析中错误识别非真实差异基因，或在WGCNA中破坏共表达网络的稳定性。

2. 常用的低表达过滤标准（以你使用的芯片/转录组数据为例）

由于你研究中GEO数据集具备芯片数据（如GPL570、GPL15659等），低表达过滤可参考以下通用标准，需结合数据类型（芯片/RNA-seq）调整：

数据类型	常用过滤标准
芯片数据（如本研究）	保留在至少50%-70%的样本中表达值（如芯片信号值）高于背景阈值（如GEO平台提供的阴性对照信号均值+2倍标准差）的基因。
RNA-seq数据（若涉及）	保留至少在3个样本中counts值≥10（或TPM≥1）的基因（避免单一样本高表达驱动的假阳性）。

示例操作（R语言）：
若使用limma处理芯片数据，可先通过rowMeans()计算每个基因的平均表达值，再过滤“平均表达值低于背景阈值”或“在多数样本中无表达”的基因：

# 假设expr_matrix为芯片原始表达矩阵（行=基因，列=样本）
# 1. 计算每个基因在所有样本中的表达值是否高于背景阈值（如200，需根据GEO平台调整）
gene_expr_filter <- rowMeans(expr_matrix >
  200) >
  0.5 # 至少50%样本表达高于阈值
  # 2. 过滤低表达基因
  expr_filtered <- expr_matrix[gene_expr_filter, ]

3. 注意事项

• 结合数据特性调整：不同GEO数据集的平台（如你研究中的GPL570、GPL24676）背景信号不同，需先查看对应GEO平台的“Series Matrix File”说明，确定合理的背景阈值，避免过度过滤导致丢失关键低表达但有生物学意义的基因（如部分转录因子）。
• 批次效应处理前执行：低表达过滤建议在sva包去除批次效应之前完成，避免批次差异干扰低表达基因的判断。
• 一致性验证：若后续需合并多个数据集（如你研究中合并GSE32967和GSE104786），需对每个信息集分别进行低表达过滤，再统一进行批次校正和合并，确保各数据集的基因筛选标准一致。

低表达基因过滤的核心是剔除表达量极低、信噪比差的基因，以减少后续分析噪声，常用方法主要分为基于表达量阈值和基于检测率阈值两大类，具体如下：

一、基于表达量阈值的过滤（最常用）

通过设定基因的“绝对/相对表达量下限”，过滤掉表达水平过低的基因，适用于RNA-seq（FPKM/RPKM/TPM）、芯片等数据。

1. 固定阈值法
   直接设定统一的表达量 cutoff，低于该值的基因被过滤。

   • 示例：RNA-seq数据中，过滤掉FPKM < 1 或 TPM < 0.5的基因；芯片数据中，过滤掉信号值 < 背景信号均值+2倍标准差的基因。
   • 优点：简单直接；缺点：未考虑样本间差异，可能对不同样本类型（如组织、细胞系）不够灵活。

2. 分位数阈值法
   基于所有基因表达量的分位数设定阈值，避免受极端值影响。

   • 示例：保留表达量高于所有基因第25百分位（Q1） 或 第10百分位（Q0.1）的基因（具体分位数需根据数据量调整，小样本可适当降低分位数）。
   • 优点：适应数据整体分布，比固定阈值更稳健；缺点：分位数选择依赖经验。

3. 中位数绝对偏差（MAD）法
   基于基因表达量的中位数和离散度设定阈值，更适合偏态分布的数据。

   • 逻辑：计算所有基因表达量的中位数（Med）和MAD，过滤掉表达量 < Med - k×MAD（k通常取1或2）的基因。
   • 优点：抗极端值干扰，适合表达量分布不均匀的数据集（如单细胞RNA-seq）。

二、基于检测率阈值的过滤（结合样本存在性）

核心逻辑：若一个基因在绝大多数样本中都未检测到表达，则其生物学意义低，应被过滤。适用于多样本数据集（如临床队列、重复实验）。

• 具体操作：设定“基因被检测到的样本比例”阈值，过滤掉检测率低于该比例的基因。
  • 示例1：RNA-seq中，“检测到表达”定义为FPKM > 1，过滤掉“在 < 30% 样本中满足FPKM > 1”的基因。
  • 示例2：单细胞RNA-seq中，“检测到表达”定义为基因在细胞中计数 > 0，过滤掉“在 < 5% 细胞中表达”的基因。
• 优点：考虑基因在样本中的“存在性”，避免保留仅在个别样本中低表达的“偶然噪声基因”；缺点：依赖“检测到表达”的定义（需结合表达量阈值）。

三、其他补充方法（针对特殊场景）

1. 样本特异性过滤
   针对“仅在极个别样本中高表达、其余样本低表达”的基因（可能是样本污染或技巧误差），通过以下方式过滤：

   • 计算基因在所有样本中的变异系数（CV = 标准差/均值），过滤掉 CV 过高（如 CV > 10）且多数样本表达量低的基因。

2. 生物学先验过滤
   结合已知生物学知识剔除低价值基因，例如：

   • 过滤掉核糖体RNA（rRNA）、线粒体RNA（mtRNA）基因（除非研究重点是线粒体功能）；
   • 基于数据库（如Ensembl）过滤掉“预测性非编码RNA”（无明确功能注释的低表达转录本）。

常见工具实现（附示例）

方法	常用工具	示例代码（R语言）
固定阈值（TPM）	edgeR/DESeq2	keep <- rowMeans(tpm) > 1; filtered_tpm <- tpm[keep, ]
检测率过滤	base R	detect_rate <- rowMeans(counts > 0) # 计数>0视为检测到；keep <- detect_rate > 0.3
分位数阈值	base R	q25 <- quantile(rowMeans(fpkm), 0.25); keep <- rowMeans(fpkm) > q25

实际分析中，通常会组合两种方法（如“先过滤检测率<30%的基因，再过滤TPM均值<1的基因”），以更精准地保留高可信度的表达基因。