setwd("K:/download/geo")  # 替换为实际工作目录
# 修改get_geo_data_local函数中的读取部分
#file_path <- "K:/download/geo/raw_data/GEO/GSE32967_series_matrix_fixed.txt"
file_path <- "K:/download/geo/data/GSE32967_series_matrix.txt"
#file_path <- "K:/download/geo/raw_data/GEO/biaoti.txt"gse <- getGEO(filename = file_path, destdir = "raw_data/GEO")
# 或者尝试其他编码如"latin1"
# gse <- getGEO(filename = file_path, destdir = "raw_data/GEO", encoding = "latin1")

R geo 然后读取数据的时候 make.names(vnames, unique = TRUE): invalid multibyte string 9

关键方法

# 解决编码问题
Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "English_United States.1252")# 增加缓冲区大小和超时设置
Sys.setenv("VROOM_CONNECTION_SIZE" = 131072 * 100)
options(timeout = 99999)# 设置readr兼容模式
readr::local_edition(1)

解决办法

# 设置工作目录
setwd("K:/download/geo")# 加载必要的包
# if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
#   install.packages("BiocManager")
# BiocManager::install("GEOquery")
library(GEOquery)
library(Biobase)# 解决编码问题
Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "English_United States.1252")# 增加缓冲区大小和超时设置
Sys.setenv("VROOM_CONNECTION_SIZE" = 131072 * 100)
options(timeout = 99999)# 设置readr兼容模式
readr::local_edition(1)# 指定文件路径
file_path <- "K:/download/geo/raw_data/GEO/GSE32967_series_matrix.txt"# 读取GEO数据
tryCatch({gse <- getGEO(filename = file_path, destdir = "raw_data/GEO",AnnotGPL = TRUE)# 提取表达矩阵expr_matrix <- exprs(gse)pheno_data <- pData(gse)# 查看数据基本信息print(paste("数据集维度:", dim(expr_matrix)[1], "个探针/基因", dim(expr_matrix)[2], "个样本"))print("前5个样本名称:")print(colnames(expr_matrix)[1:5])# 保存表达矩阵write.csv(expr_matrix, "GSE32967_expression_matrix.csv")write.csv(pheno_data, "GSE32967_phenotype_data.csv")print("数据读取和保存成功!")}, error = function(e) {print(paste("错误信息:", e$message))
})

看起来你在使用 getGEO() 函数读取本地GEO数据文件时遇到了编码和缓冲区大小的问题。别担心，这是处理GEO数据时的常见问题，我来帮你一步步解决。

🔧 GEO数据读取问题解决方案

📌 问题分析

从你提供的错误信息来看，主要存在两个问题：

1. 编码问题：unable to translate 和 invalid multibyte string 错误通常是由于中英文编码冲突造成的，特别是在Windows系统中。
2. 缓冲区大小不足：connection buffer 错误表明需要增加读取缓冲区大小以适应大数据文件。

🛠️ 解决方案

1. 设置英文编码环境

在R中执行以下代码设置英文编码（特别适用于Windows系统）：

设置英文编码环境（解决多字节字符错误）

Sys.setlocale(category = “LC_ALL”, locale = “English_United States.1252”)

2. 增加连接缓冲区大小

对于较大的GEO数据文件，需要增加缓冲区大小：

增加连接缓冲区大小（解决connection buffer错误）

Sys.setenv(“VROOM_CONNECTION_SIZE” = 131072 * 100)
options(timeout = 99999) # 设置超时时间

3. 使用readr的兼容模式

设置readr使用版本1的解析器：

设置readr使用版本1的解析器

readr::local_edition(1)

4. 完整可执行代码示例

设置工作目录

setwd(“K:/download/geo”)

加载必要的包

if (!require(“BiocManager”, quietly = TRUE))
install.packages(“BiocManager”)
BiocManager::install(“GEOquery”)
library(GEOquery)
library(Biobase)

解决编码问题

Sys.setlocale(category = “LC_ALL”, locale = “English_United States.1252”)

增加缓冲区大小和超时设置

Sys.setenv(“VROOM_CONNECTION_SIZE” = 131072 * 100)
options(timeout = 99999)

设置readr兼容模式

readr::local_edition(1)

指定文件路径

file_path <- “K:/download/geo/raw_data/GEO/GSE32967_series_matrix.txt”

读取GEO数据

tryCatch({
gse <- getGEO(filename = file_path,
destdir = “raw_data/GEO”,
AnnotGPL = TRUE)

提取表达矩阵

expr_matrix <- exprs(gse)
pheno_data <- pData(gse)

查看数据基本信息

print(paste(“数据集维度:”, dim(expr_matrix)[1], “个探针/基因”, dim(expr_matrix)[2], “个样本”))
print(“前5个样本名称:”)
print(colnames(expr_matrix)[1:5])

保存表达矩阵

write.csv(expr_matrix, “GSE32967_expression_matrix.csv”)
write.csv(pheno_data, “GSE32967_phenotype_data.csv”)

print(“数据读取和保存成功!”)

}, error = function(e) {
print(paste(“错误信息:”, e$message))
})

📊 替代方案：直接读取文本文件

如果使用getGEO()仍然有问题，你可以直接读取文本文件：

直接读取series_matrix.txt文件

exprSet <- read.table(file_path,
comment.char = “!”, # 忽略以!开头的行（元数据）
stringsAsFactors = FALSE,
header = TRUE,
sep = “\t”,
check.names = FALSE)

设置行名并清理数据

rownames(exprSet) <- exprSet[, 1]
exprSet <- exprSet[, -1]

查看数据结构

dim(exprSet)
head(exprSet[, 1:5])

💡 预防措施与最佳实践

1. 文件验证：确保你的GSE32967_series_matrix.txt文件完整且未损坏。
2. 路径检查：Windows路径中使用正斜杠/或双反斜杠\。
3. 内存管理：大型数据集可能占用大量内存，确保R有足够的内存空间。
4. 备份原数据：在处理前保留原始数据的备份副本。

📋 数据解读

成功读取数据后，你可以：
• 使用 exprs(gse) 获取表达矩阵

• 使用 pData(gse) 获取样本表型数据

• 使用 fData(gse) 获取基因/探针特征数据

如果所有这些方法都失败，考虑从GEO数据库重新下载数据文件，或者尝试直接从GEO访问而不是使用本地文件：

直接从GEO下载数据

gse <- getGEO(“GSE32967”, GSEMatrix = TRUE, destdir = “raw_data/GEO”)

希望这些解决方案能帮助你成功读取GEO数据！如果遇到其他问题，可以检查R和相关包的版本兼容性，或者考虑更新到最新版本。