这篇就是来给你避坑的，告诉你为什么你跑出来的geo2r结果跟别人不一样，以及怎么手动修正那些该死的误差。读完你就知道，别再把锅甩给平台，有时候是你自己太懒或者太信它了。
说实话，每次看到有人问“为什么我的geo2r分析不准确”我就来气。真的，气不打一处来。
你是不是也遇到过这种情况？明明照着教程点，结果P值大得离谱，或者基因列表跟文献里对不上？这时候你就慌了，开始怀疑人生，甚至怀疑是不是自己电脑中毒了。
我当初也这样。
那时候我刚入行，看着GEO数据库里那些光鲜亮丽的数据，心想这玩意儿多简单啊，点点鼠标就能发文章。结果呢？现实狠狠给了我一巴掌。
我第一次用geo2r分析不准确，是因为我根本没仔细看那个默认的统计方法。
你知道最搞笑的是什么吗？很多人连FDR校正都没搞懂，就急着看结果。
平台给的默认设置，有时候真的挺坑人的。它为了照顾小白，把很多复杂的参数都简化了，但简化过头了，就是失真。
我有一次为了验证一个通路，特意去查了原始矩阵。
天哪，那数据清洗得，简直是一塌糊涂。
有些样本的异常值，平台居然没剔除？
我就想问问，设计这个算法的人，有没有做过真正的生物实验？
没有吧？
所以他们根本不知道，那些看起来正常的表达量，在生物学意义上可能是完全错误的。
这就是为什么我说，geo2r分析不准确，往往不是工具的错，而是使用者的傲慢。
你太相信那个绿色的按钮了。
你点下去的时候，心里想的是“出结果”，而不是“出真相”。
这里有个小细节，很多人容易忽略。
就是那个Batch Effect（批次效应）。
GEO里的数据，很多是不同时间、不同实验室、不同芯片平台混在一起的。
平台默认的处理，根本管不了这个。
你要是直接拿过来做差异分析，那结果能准吗？
不可能准啊。
我后来学乖了，不再盲信平台的一键分析。
我会先下载原始CEL文件，或者至少是处理过的矩阵，然后自己用R语言跑一遍。
虽然麻烦，但心里踏实。
你会发现，同样的数据，自己处理后的结果，和平台给出的，有时候差得十万八千里。
这可不是危言耸听。
我见过太多人，因为用了不准确的geo2r分析不准确的结果，最后被审稿人怼得狗血淋头。
那种感觉，比失恋还难受。
所以，别偷懒。
真的，别偷懒。
哪怕你只是稍微多花十分钟，去检查一下那些离群点，去确认一下你的分组标签有没有搞反。
你就知道，这十分钟值不值了。
还有啊，别光看P值。
看看Fold Change。
有时候P值很小，但FC也很小，那在生物学上有个屁用？
这就是为什么我常说，geo2r分析不准确，是因为它太“智能”了，智能到忽略了生物学的常识。
它只懂数学，不懂生命。
你懂生命，所以你要自己把关。
最后说一句，别怕麻烦。
生信这条路，本来就是坑坑洼洼的。
你跨过去一个坑，就离真相近了一步。
别总想着走捷径，捷径往往是最远的路。
希望这篇能帮到你，至少让你下次点那个按钮之前，手能抖一下，脑子能转一下。
别让我再看到有人因为懒，而丢了数据。
那太可惜了。
