geo数据库使用教程（GEO数据库 如何选择某一数据集中的部分样本进行差异分析呢）

本文目录

• GEO数据库 如何选择某一数据集中的部分样本进行差异分析呢

• 如何在geo数据库找想要的数据库

• 如何在geo数据库中找到对应文章

• ncbi geo数据库怎么使用

• 如何使用geo数据库分析基因表达与预后的关系

• 2021-05-06 GEO数据上传tips

• geo数据库数据如何标准化

GEO数据库 如何选择某一数据集中的部分样本进行差异分析呢

在 GEO 数据库中，选择部分样本进行差异分析的方法可能会有所不同，具体取决于您选择的差异分析工具和方法。
一种常用的方法是使用 GEO2R 工具，它是 GEO 数据库的内置差异分析工具，可以让您在线对 GEO 数据进行差异分析。在使用 GEO2R 时，您可以在“Sample Information”页面中选择需要分析的样本。您可以选择多个样本作为组内样本和组间样本，并在“Comparison”页面中设置样本组。GEO2R 会使用 R 包进行差异分析，并为您生成统计学和可视化结果。
另一种方法是使用其他第三方分析工具，如 R/Bioconductor 中的 limma 包，这样就可以编写脚本来读取GEO数据并进行相关操作。首先，您需要使用 GEOquery 包下载数据，然后将数据转换为ExpressionSet对象。接着，您可以使用subset函数来选择需要的样本，并使用 limma 包中的 lmFit 和 eBayes 函数进行差异分析。
无论采用哪种方法，都需要充分考虑样本选择和组设置，以确保差异分析的正确性和可靠性。
此外，在选择样本之前还有其它需要考虑的条件，如样本的来源，采集时间和方式等。这些条件都可能对结果产生影响，因此应当在研究中明确说明。
另外，需要注意数据清洗，如剔除异常值、缺失值等，确保数据质量。
在使用 GEO 数据库进行差异分析时，还需要注意 GEO 数据库中样本的表达量数据通常都是在平均值和标准差之间转换的，如果要使用其他数据进行比较，需要转换为相同的格式。

如何在geo数据库找想要的数据库

如何在geo数据库中找到对应文章

要在GEO数据库中找到对应文章，可以使用GEO数据库的搜索功能。您可以按照关键字、主题或作者等信息进行搜索，以便找到您所需的文章。您也可以使用GEO数据库的筛选功能，根据文章的发表日期、出版社、语言等信息进行筛选，以便更加准确地找到您所需的文章。此外，您还可以使用GEO数据库的高级搜索功能，根据文章的标题、关键词、摘要等信息进行搜索，以便更加精准地找到您所需的文章。

ncbi geo数据库怎么使用

ncbigeo数据库怎么使用CDS(CodingSequence)特征域被认为是DNA生成蛋白质的翻译指令,利用CDS特征域构建外显子-内含子数据库(Exon-IntronDatabase,EID)是研究内含子起源、进化和功能的重要手段

如何使用geo数据库分析基因表达与预后的关系

在NCBI的GEO数据库中，系列（series）中matrix目录下的GSExxx_series_matrix.txt.gz文件，其中的数据是什么含义。是不是别人已经标准化好的数据（而且是log2处理过的），我可以用来直接求倍数然后看表达差异?
GSExxx_series_matrix.txt.gz数据格式和楼主的数据截图类似，差别在于列标题，楼主的列标题是GSMxxxxxx.CEL,而从GEO下载的GSExxx_series_matrix.txt.gz的数据，列标题是GSMxxxxxx，无“.CEL”。
ID_REF GSM413894 GSM413895 GSM413896 GSM413897 GSM413898 GSM413899 GSM413900 GSM413901
AFFX-BioB-3_at 8.472861 7.58379 7.726437 7.808923 8.604332 8.60782 8.343771 8.628157
AFFX-BioB-5_at 8.65537 7.696443 7.996466 7.719412 8.770542 8.652599 8.404749 8.911979
AFFX-BioB-M_at 8.813823 7.890245 8.127718 8.306655 9.011187 8.91993 8.566244 9.06862
AFFX-BioC-3_at 9.633732 9.024885 9.136383 9.120244 10.2995 10.15661 10.00954 10.25113
AFFX-BioC-5_at 9.756588 9.118516 9.137075 9.544678 9.945514 9.793713 9.544567 9.861975
AFFX-BioDn-3_at 12.0726 11.67344 11.62215 11.9874 12.16764 11.97144 11.81811 12.0963

2021-05-06 GEO数据上传tips

这不是GEO数据上传的详细教程，只是自己在进行GEO数据上传时发现的一些问题和采取的解决方法，仅供参考！！！
1. Windows环境下使用FileZilla进行数据上传
刚开始使用的时候，在输入ftp地址，用户名和密码后，FileZilla提示总是连接失败，一顿百度google，各种设置修改依旧无法解决。最后回到 GEO数据上传使用说明 中的Connecting with FileZilla条目下，那里告诉了详细的操作。简单来讲就是在保证ftp地址，用户名和密码正确的情况下，不用管FileZilla给出的各种报错信息，直接在“远程站点”后面添上“/uploads/GEO给的地址“，回车后即可登录，然后将要上传的数据拖到这个目录下即可。FileZilla的上传速度~500K/s。
2. Windows下使用FileZilla上传经常会出现中断的情况，暂时没有找到解决方法。不过，后面改使用服务器（Linux环境）进行上传。在 GEO数据上传使用说明 中提供了三种linux环境上ftp上传数据的方法：ncftp，lftp和sftp。亲测前两种，发现ncftp也是龟速(~1K/s而其是不是就中断；而lftp觉得是个惊喜，上传速度~2M/s。
PS.不知道Windows环境下能不能按照lftp~~~

geo数据库数据如何标准化

标准化的方法就是Counts值：

对给定的基因组参考区域，计算比对上的read数，又称为raw count（RC）。

aw count作为原始的read计数矩阵是一个绝对值，而绝对值的特点是基因长度、测序深度不同不可以比较。所以我们要进行标准化把count矩阵转变为相对值，去除基因长度、测序深度的影响，我们采用分析的。

标准化的三种方法得出的三种值：

RPM (Reads per million mapped reads)：RPM方法：10^6标准化了测序深度的影响，但没有考虑转录本的长度的影响。

RPKM/FPKM方法：

103标准化了基因长度的影响，106标准化了测序深度的影响。TCGA的数据分析多采用这种结果。

TPM (Transcript per million)：TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似，TPM可以看作是RPKM/FPKM值的百分比。

具体判断方法：

表达量是否需要重新标准化。

可以通过boxplot函数观察一下样本表达丰度值的分布是否整齐进行判断。

是否需要log2:根据数据值的大小。

如果表达丰度的数值在50以内，通常是经过log2转化的。如果数字在几百几千，则是未经转化的。