We can get the phenotypic data using the pData()
function from Biobase
tibble(Biobase::pData(geo_data))
## # A tibble: 11 × 44
## title geo_a…¹ status submi…² last_…³ type chann…⁴ sourc…⁵ organ…⁶ chara…⁷
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 OCC dif… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hESC d… Homo s… cell t…
## 2 OCC dif… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hESC d… Homo s… cell t…
## 3 OCC dif… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hESC d… Homo s… cell t…
## 4 OCC dif… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hESC d… Homo s… cell t…
## 5 PFC dif… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hESC d… Homo s… cell t…
## 6 PFC dif… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hESC d… Homo s… cell t…
## 7 PFC dif… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hESC d… Homo s… cell t…
## 8 PFC dif… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hESC d… Homo s… cell t…
## 9 NSC-1 [… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hPSC-d… Homo s… psc li…
## 10 NSC-2 [… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hPSC-d… Homo s… psc li…
## 11 NSC-3 [… GSM440… Publi… Mar 10… Jul 02… SRA 1 hPSC-d… Homo s… psc li…
## # … with 34 more variables: characteristics_ch1.1 <chr>,
## # growth_protocol_ch1 <chr>, molecule_ch1 <chr>, extract_protocol_ch1 <chr>,
## # extract_protocol_ch1.1 <chr>, taxid_ch1 <chr>, description <chr>,
## # description.1 <chr>, data_processing <chr>, data_processing.1 <chr>,
## # data_processing.2 <chr>, data_processing.3 <chr>, platform_id <chr>,
## # contact_name <chr>, contact_department <chr>, contact_institute <chr>,
## # contact_address <chr>, contact_city <chr>, contact_state <chr>, …
## # ℹ Use `colnames()` to see all variable names