Excel 实战：基因表达矩阵前处理中测序符号的快速剥离方法
在生信分析工作中，基因表达矩阵的前处理是数据分析的基础步骤，而原始测序数据中常带有测序公司自动生成的冗余符号（如gene-、-ABS等），这些符号会干扰后续的基因 ID 匹配和数据分析。虽然 Python、R 等工具在批量处理中更具优势，但对于轻量的符号剥离需求，Excel 凭借其直观的操作和内置函数，能快速解决问题。本文将结合实际场景，分享 3 种通过 Excel 函数剥离测序符号的实用方法，助力高效完成基因矩阵前处理。
一、场景背景：为什么需要剥离测序符号？
在基因测序数据交付时，测序公司为区分样本或标记来源，常会在基因名称前后添加规则性符号（如前缀gene-、后缀-ABS，或前后均带符号）。例如原始基因名可能显示为gene-TP53、gene-EGFR-ABS、KRAS-ABS等，这些冗余符号会导致基因 ID 无法直接与数据库匹配，必须在分析前清除。
对于样本量不大或临时处理需求，无需编写代码，Excel 的文本处理函数即可快速解决，核心思路是通过LEFT、RIGHT、MID、FIND、LEN等函数定位符号位置，提取目标基因名。
二、实战案例：3 类常见符号剥离场景及解决方法
场景 1：基因名前缀含固定符号（如gene-）需去除
问题描述：原始基因名格式为gene-基因名（如gene-TP53、gene-EGFR），需去除前缀gene-，保留纯基因名。
解决步骤：
函数选择：使用
RIGHT函数提取右侧目标字符，结合LEN函数计算总长度。
公式：=RIGHT(A2, LEN(A2)-5)- 原理：
LEN(A2)计算单元格 A2 的总字符数（如gene-TP53共 9 个字符）； - 前缀
gene-共 5 个字符，因此用总长度减 5，得到目标基因名的字符数； RIGHT函数从右侧提取对应长度的字符，即得到TP53。
- 原理：
批量处理：在目标列（如 B2）输入公式后，双击单元格右下角填充柄，向下批量应用公式。
固化结果：选中公式生成的列，按
Ctrl+C复制，右键选择 “粘贴为数值”，将公式结果转为纯文本。整理矩阵：删除原始列（A 列），保留处理后的列，完成前缀剥离。
场景 2：基因名前后均含固定符号（如gene-基因名-ABS）需去除
问题描述：原始基因名格式为gene-基因名-ABS（如gene-TP53-ABS、gene-EGFR-ABS），需同时去除前缀gene-和后缀-ABS，保留中间基因名。
解决步骤：
函数选择：使用
MID函数提取中间目标字符，结合FIND函数定位两个符号的位置。
公式：=MID(A2, FIND("-",A2)+1, FIND("-",A2,FIND("-",A2)+1)-FIND("-",A2)-1)- 原理：
FIND("-",A2)定位第一个 “-” 的位置（如gene-TP53-ABS中第一个 “-” 在第 5 位）；FIND("-",A2,FIND("-",A2)+1)从第一个 “-” 后开始搜索，定位第二个 “-” 的位置（如第 9 位）；MID函数从第一个 “-” 后 1 位（第 6 位）开始，提取长度为 “第二个 “-” 位置 - 第一个 “-” 位置 - 1” 的字符，即得到TP53。
- 原理：
批量处理：同场景 1，输入公式后向下填充，覆盖所有样本。
固化结果：复制公式列，粘贴为数值，确保结果不依赖原公式。
整理矩阵：删除原始列，保留处理后的基因名列。
场景 3：基因名后缀含固定符号（如-ABS）需去除
问题描述：原始基因名格式为基因名-ABS（如TP53-ABS、EGFR-ABS），需去除后缀-ABS，保留纯基因名。
解决步骤：
函数选择：使用
LEFT函数提取左侧目标字符，结合FIND函数定位符号位置。
公式：=LEFT(A2, FIND("-",A2)-1)- 原理：
FIND("-",A2)定位 “-” 的位置（如TP53-ABS中 “-” 在第 5 位）； LEFT函数从左侧提取 “-” 位置减 1 的字符（即前 4 位），得到TP53。
- 原理：
批量处理：输入公式后向下填充，批量生成处理结果。
固化结果：复制公式列，粘贴为数值，避免后续格式变动影响结果。
整理矩阵：删除原始列，完成后缀剥离。
三、注意事项与总结
- 符号位置确认：上述方法依赖符号的规则性（如固定为 “-” 分隔），使用前需确认原始数据中符号的一致性，若存在少数异常值，可手动微调。
- 公式适配性：若符号长度不同（如前缀为
gene_而非gene-），只需调整公式中的符号定位参数（如将FIND("-",A2)改为FIND("_",A2)）。 - 效率对比：对于万级以上样本量，建议使用 Python（
pandas.str方法）或 R（stringr包）批量处理；但对于小样本量或临时需求，Excel 的轻量特性更具优势。
在生信分析的前处理阶段，高效清理数据冗余能为后续分析节省大量时间。Excel 的文本处理函数虽简单，但在这类规则性符号剥离场景中足够实用，尤其适合非编程背景的科研人员。希望本文的方法能帮你快速解决基因矩阵中的符号问题，提升前处理效率。