source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite('biomaRt') library(biomaRt) 先加载出来。
随后，读数据。
data<-read.csv("C:/Users/Desktop/GSE96518_DESeq2_results.csv",header=T,sep=",")加载数据库，这儿用到了小鼠的。
mart <- useMart("ensembl","mmusculus_gene_ensembl") 人类选择hsapiens_gene_ensembl读数据：
gene<-read.csv("C:/Users/dell/Desktop/GSE96518_DESeq2_results.csv",header=T,sep=",")[,1] #第一列为ID，所以取第一列转化成基因的名称：
gene_name<-getBM(attributes=c("ensembl_gene_id","external_gene_name"),filters = "ensembl_gene_id",values = gene, mart = mart) #如果是转录本，要改一下，成 ensembl_transcript_id究竟biomaRt支持哪些ID类型的输入，可以通过以下命令查看：
listFilters(mart) listAttributes(mart)filters指定输入ID的类型，attributes为输出ID的类型。
gene_data<-merge(data,gene_name,by="ensembl_gene_id")#ensembl_transcript_id这一列的列名均为ensembl_transcript_id write.csv( gene_data,"gene_data_name.csv",row.names=FALSE)#保存这儿需要注意一下，by 后面的一定要是机器认识且在我们的文件里存在的，所以我把原文件的ID 改成了ensembl_gene_id。
然后就可以了。这儿机器就直接保存了文件，文件在哪儿？一个命令解决。还是会代码爽啊。
getwd()其实也可以设定好路径，这样就保存到具体的文件里了。
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