> library(CLL)
    > data(sCLLex)
    > sCLLex
    ExpressionSet (storageMode: lockedEnvironment)
    assayData: 12625 features, 22 samples  ##表达矩阵
      element names: exprs 
    protocolData: none
    phenoData
      sampleNames: CLL11.CEL CLL12.CEL ... CLL9.CEL (22 total)
      varLabels: SampleID Disease   ## 样本分组信息
      varMetadata: labelDescription
    featureData: none
    experimentData: use 'experimentData(object)'
    Annotation: hgu95av2 
    > exprMatrix=exprs(sCLLex)
    > dim(exprMatrix)
    [1] 12625    22
    > meta=pData(sCLLex)
    > table(meta$Disease)

    progres.   stable 
          14        8 
    >

    > library(limma)
    > design=model.matrix(~factor(sCLLex$Disease))
    > fit=lmFit(sCLLex,design)
    > fit=eBayes(fit)
    > options(digits = 4)
    > topTable(fit,coef=2,adjust='BH')
               logFC AveExpr      t   P.Value adj.P.Val     B
    39400_at  1.0285   5.621  5.836 8.341e-06   0.03344 3.234
    36131_at -0.9888   9.954 -5.772 9.668e-06   0.03344 3.117
    33791_at -1.8302   6.951 -5.736 1.049e-05   0.03344 3.052
    1303_at   1.3836   4.463  5.732 1.060e-05   0.03344 3.044
    36122_at -0.7801   7.260 -5.141 4.206e-05   0.10619 1.935
    36939_at -2.5472   6.915 -5.038 5.362e-05   0.11283 1.737
    41398_at  0.5187   7.602  4.879 7.824e-05   0.11520 1.428
    32599_at  0.8544   5.746  4.859 8.207e-05   0.11520 1.389
    36129_at  0.9161   8.209  4.859 8.212e-05   0.11520 1.389
    37636_at -1.6868   5.697 -4.804 9.355e-05   0.11811 1.282
    >

    metadata <- data.frame(labelDescription=c('SampleID', 'Disease'),
                       row.names=c('SampleID', 'Disease'))
    phenoData <- new("AnnotatedDataFrame",data=meta,varMetadata=metadata)
    myExpressionSet <- ExpressionSet(assayData=exprMatrix,
                                     phenoData=phenoData,
                                     annotation="hgu95av2")
    > myExpressionSet
    ExpressionSet (storageMode: lockedEnvironment)
    assayData: 12625 features, 22 samples 
      element names: exprs 
    protocolData: none
    phenoData
      sampleNames: CLL11.CEL CLL12.CEL ... CLL9.CEL (22 total)
      varLabels: SampleID Disease
      varMetadata: labelDescription
    featureData: none
    experimentData: use 'experimentData(object)'
    Annotation: hgu95av2 
    >

    library(ALL)
    data(ALL)
    ALL

    ExpressionSet (storageMode: lockedEnvironment)
    assayData: 12625 features, 128 samples
        element names: exprs
    protocolData: none
    phenoData
        sampleNames: 01005 01010 … LAL4 (128 total)
        varLabels: cod diagnosis … date last seen (21 total)
        varMetadata: labelDescription
    featureData: none
    experimentData: use ‘experimentData(object)’
    pubMedIds: 14684422 16243790 
    Annotation: hgu95av2

    gse1009=GEOquery::getGEO("GSE1009")
    gse1009[[1]] ## 这就是ExpressionSet对象


我发现糗世界讲的要比我好：http://blog.qiubio.com:8080/archives/2957

在Biobase基础包中，ExpressionSet是非常重要的类，因为Bioconductor设计之初是为了对基因芯片数据进行分析，而ExpressionSet正是Bioconductor为基因表达数据格式所定制的标准。它是所有涉及基因表达量相关数据在Bioconductor中进行操作的基础数据类型，比如affyPLM, affy, oligo, limma, arrayMagic等等。所以当我们学习Bioconductor时，第一个任务就是了解并掌握ExpressionSet的一切。

ExpressionSet的组成：

• assayData: 一个matrix类型或者environment类型数据。用于保存表达数据值。
  当它是一个matrix时，它的行表示不同的探针组（probe sets）（也是features，总之是一个无重复的索引值）的值，它的列表示不同的样品。如果有行号或者列号的话，那么行号必须与featureData及phenoData中的行号一致，列号就是样品名。当我们使用exprs()方法时，就是调取的这个assayData的matrix。
  当它是一个enviroment时，它必须有两个变量，一个就是与上一段描述一致的matrix，另一个就是epxrs，而这个exprs会响应exprs()方法，返回表达值。
• 头文件：用于描述实验平台相关的数据，其中包括phenoData, featureData，protocolData以及annotation等等。其中
  phenoData是一个存放样品信息的data.frame或者AnnotatedDataFrame类型的数据。如果有行号的话，其行号必须与assayData的列号一致（也就是样品名）。如果没有行号，则其行数必须与assayData的列数一致。
  featureData是一个存放features的data.frame或者AnnotatedDataFrame类型的数据。它的行数必须与assayData的行数一致。如果有行号的话，那么它的行号必须和assayData的行号一致。
  annotation是用于存放芯片类型的字符串，比如hgu95av2之类。
  protocolData用于存放设备相当的数据。它是AnnotatedDataFrame类型。它的维度必须与assayData的维度一致。
• experimentData: 一个MIAME类型的数据，它用于保存和实验设计相关的资料，比如实验室名，发表的文章，等等。那么什么是MIAME类呢？MIAME是Minimum Information About a Microarray Experiment的首字母缩写，它包括以下一些属性（slots）：
  1. name: 字符串，实验名称
  2. lab: 字符串，实验室名称
  3. contact: 字符串，联系方式
  4. title: 字符串，一句话描述实验的内容
  5. abstract: 字符串，实验摘要
  6. url: 字符串，实验相关的网址
  7. samples: list类，样品的信息
  8. hybridizations: list类，杂交的信息
  9. normControls: list类，对照信息，比如一些持家基因（house keeping genes）
  10. preprocessing: list类，原始数据的预处理过程
  11. pubMedIds: 字符串，pubMed索引号
  12. others: list类，其它相关的信息

  有了这些，所有实验相关的信息基本全备。

ExpressionSet继承了eSet类，属性基本和eSet保持一致。

那么，对于一个ExpressionSet，哪些属性是必须的？哪些有可能缺失呢？很显然，assayData是必须的，其它的可能会缺失，但是不能都缺失，因为那样的话就无法完成数据分析的工作。

 

对于ExpressionSet最重要的操作就是如何取出子集了。有时候在进行质量分析之后，我们对其中一些样品的数据不满意，想从已经实例化的ExpressionSet中抽取掉，或者我们希望对样品进行分组，都需要使用到Subset的概念。那么如何抽取子集呢？
我们可以象操作矩阵那样对其进行子集操作：vv <- exampleSet[1:5, 1:3]

使用它的一些属性来对其进行子集操作：males <- exampleSet[, exampleSet$gender == "Male"];