① 基因晶元數據分析-1: 使用GEOquery 包從GEO獲取數據
GEOquery 包使用指南
GEO（The NCBI Gene Expression Omnibus）是NCBI專門儲存高通量測序的庫。如基於晶元數據（mRNA、DNA、蛋白豐度），蛋白質質譜數據和高通量測序數據。
GEO數據主要有4種基本類型。Sample, Platform 和 Series是由作者上傳的數據，dataset是由GEO官方從做和提交的數據整理出來的。
## 1.1 Platforms
GEO 號：GPLxxx。
晶元的組成信息，例如 cDNAs, oligonucleotide probesets, ORFs, antibodies 。或者其它定量檢測平台信息，例如SAGE tags, peptides。
## 1.2 Samples
GEO 號: GSMxxx
描述單個樣本信息猜瞎，處理步驟、處理條件以及實驗測得的結果。一個樣本可能屬於多個研究（Series）。
## 1.3 Series
GEO 號：GSExxx
涉及同一個研究的記錄，包括處理過的數據、總結和分析；信息可以從GSEMatrix文件解析快速得到。
##1.4 Datasets
GEO 號：GDSxxx
一套經過整理的GEO 數據集。每套數據都是可以進行生物學或者統計學上比較的樣本，是GEO自帶工具進行數據分析和展示的基礎。一個 GDS數據集來自同一個判兆緩平台，數據分析和標准化都具有一致性。
getGEO 函數可以從GEO官網獲取數據或者將固定格式數據解析為R格式的數據。
GEOquery 數據結構大致分為兩類。第一種是GDS, GPL和GSM,他們的操作和數據類型差不多；第二種是GSE，GSE數據是由GSM和GPL整合而成。
## 3.1 GDS, GSM 和 GPL
這些數據類組成
可以使掘模用show()查看這些數據類。
##3.2 GSE類
GSE類組成：
GEO datasets與limma 數據結構MAList 和Biobase數據結構 ExpressionSet比較相似。可以相互轉換：
## 4.1 Getting GSE Series Matrix files as an ExpressionSet
GEO Series是一套實驗數據的集合，有SOFT，MINiML格式文件，以及一個 Series Matrix File(s)文本。Series Matrix File是tab-delimited text， getGEO 函數可以解析，解析結果就是ExpressionSets。
一個GSE下如果存在多個GPL測序，篩選特定的GPL數據；GSE會有多個列表 gset[[idx]]
##4.2 Converting GDS to an ExpressionSet
##4.3 Converting GDS to an MAList
ExpressionSet不包含注釋信息， getGEO 可以幫助我們獲取。
與ExpressionSet不同，the limma MAList 包含基因注釋信息。上面的gpl包含注釋信息。
MAList不僅包含數據，還包含樣本信息，和注釋信息。
4.4 Converting GSE to an ExpressionSet
GSE轉換成ExpressionSet
這個GSE包含兩個GPLs，GPL96 和 GPL97。
篩選使用GPL96 的GSM。
獲取表達矩陣：
構造ExpressionSet
##6.1 Getting all Series Records for a Given Platform
英文版原文見：[Using the GEOquery Package
② GEO挖掘實戰二、差異分析及富集分析
「生信技能樹」三陰性乳腺癌表達矩陣探索 系列筆記
GEO挖掘實戰一、初步探索數據 -
GEO挖掘實戰二、差異分析及富集分析 -
GEO挖掘實戰三、GSVA -
GEO挖掘實戰四、TNBC相關探索 -
晶元數據的差異分析一般使用limma包
之前學習RNA-seq轉錄組學習時，對富集分析的概念與滾掘坦流程有過一定的了散段解。主要分為ORF與GESA兩類，都可大桐用clusterProfiler包完成。在曾老師的視頻中後者是使用了MsigDB的數據集進行分析的。
- RNA-seq學習：No.5富集分析--ORF過表達 -
- RNA-seq學習：No.6富集分析--GESA -
主要需要上下調基因的ENTREZID
需要准備genelist數值型字元串，即為logFC值，從大到小排列；並以ENTREZID/SYMBOL命名。
③ geo2r分組順序
操作順序：
1、成基因表達譜數據集的檢索後，點擊條目，進入詳情頁。
2、在靠近頁面底端的位置，可以找到AnalyzewithGEO2R按鈕，點擊即可打GEO2R操作界面。
3、頁面載入完成後，可以看到一張記錄了所有樣本信息的廳謹表格。這里需要我們手動對樣本進行分組。點擊Definegroups，輸入組名之後按Enter即可建立一個新分組。由於不同的數據集的實驗設計有所不同，分組應該根據實際情況靈活進行。
4、選中表格中的樣本則伏瞎，點擊組孫空名，即可將選中的樣本加入這一組中。
④ 如何在GEO資料庫中比較兩個子集 我想在兩組晶元數據之間比較存在表達差異4倍以上的基因 應該怎麼操作
你好，本公司是專門做生物信息數據處理的。
差異表達基賀李因的篩選（閥值）以及後面的生肆瞎物信息分析都可以做的。
差裂拍空異表達基因篩選步驟：選擇GEO數據——下載晶元數據——差異分析（方法有很多：SAM法，R包處理，T-test檢驗等）——選擇想要的閾值（Fold change >4)
⑤ 找GSE數據集+基因注釋
【ppmm】如果要作GEO數據分析，最初的步驟總是逃不過尋找GEO數據集。另外，某些數據集的晶元平台（GPL）使用的人少， 需要自己注釋基因 。所以就有了這篇……
優點： ①文獻能幫你快速了解文中的GEO數據集；②文獻會提供一種數據集分析方法；③有時你可以藉助文獻判斷自己分析結果的可用性。
缺點： 在設計課題時思路可能會受到些影響。
有兩種途徑找GSE數據，並且兩個方法所展示的數據集種類有些不同，個人喜歡從「series」進入：
先搜索能否直接利用包進行注釋： 生信菜鳥團：用R獲取晶元探針與基因的對應關系三部曲-bioconctor
請保存號「ids」文件，這個便是之後的注釋文件。
另外，GPL注釋有時會因為文件過大需要時間較長。
⑥ geo資料庫差異基因怎麼在EXCEL里操作
geo資料庫篩選數據方法是：
1、首先，打開NCBI，選擇GEODatasets，輸入GDS5656，點擊Search。
2、點擊樣品分類號，我們可以看到該研究的詳情，包括文章研究內容、實驗方案設計、樣本詳情等。
3、點擊AnalyzewithGEO2R，利用在線工具進行數據分析。將4個樣本分成了兩組，分組完畢後，點擊saveallresults，獲取兩組之間的差異表達基因。
4、得到如下所示的文本內容，將其粘貼到記事本(例如，保存為result.txt)，然後導入到excel中(數據→自文本，選擇result.txt文件導入)，准備進行篩選。
5、下一步，我們需要對差異表達基因的數據進行進一步的篩選。
6、最後我們可以在EXCEL左下角的狀態欄看到，一共篩選出來738個條目。
⑦ GEO資料庫 如何選擇某一數據集中的部分樣本進行差異分析呢
在 GEO 資料庫中，選擇部分樣本進行差異分析的方法可能會有所不同，具體取決於您選擇的差異分析工具和方法。
一種常用的方法是使用 GEO2R 工具，它是 GEO 資料庫的內置差異分析工具，可以讓您在線對 GEO 數據進行差異分析。在使用 GEO2R 時，您可以在「Sample Information」頁面中選擇需要分析的樣本。您可以選擇多個樣本作為組內樣本和組間樣本，並在「Comparison」頁面中設置樣本組。GEO2R 會使用 R 包進行差異分析，並為您生成統計學和可視化結果。
另一種方法是使用其他第三方分析工具，如 R/Bioconctor 中的 limma 包，這樣就可以編寫腳本來讀取GEO數據並進行相關操作。首先，您需要使用 GEOquery 包下載數據，然後將數據轉換為ExpressionSet對象。接著，您可以使用subset函數來選擇需要的樣本，並使用 limma 包中的 lmFit 和 eBayes 函數進行差異分析。
無論採用哪種方法，都需要充分考慮樣本選擇和組設置，以確保差異分析的正確性和可靠性。
此外，在選擇樣本之前還有其它需要考慮的條件，如樣本的來源，採集時間和方式等。這些條件都可能對結果產生影響，因此應當在研究中明確說明。
另外，需要注意數據清洗，如剔除異常值、缺失值等，確保數據質量。
在使用 GEO 資料庫進行差異分析時，還需要注意 GEO 資料庫中樣本的表達量數據通常都是在平均值和標准差之間轉換的，如果洞態態要閉首使用其他數據進行比較，需要轉換納源為相同的格式。
⑧ 怎樣創建arcgis的資料庫'
Goedatabase中的基本組成項包括對象類、要素類和要素數據集，當創建了這些基本項後，可以在ArcMap中添加該對象，並對其進行編輯。建立方法如下：
1.建立數據集建立一個新的要素數據集，首先必須明確其空間參考，包括坐標系統和坐標值的范圍域。數據集中的所有要素類用相同的坐標系統，所有要素類的所有要素坐標必須在坐標值域范圍內。
在ArcCatalog目錄樹中，在需要建立新要素集的Geodatabase上單擊右鍵，點擊New，選擇FeatureDataset命令，設置要素數據集名稱、空間參考和X、Y、Z、M范圍值域。M是一個線性參考值，在動態分段中經常用到M。
2.建立要素類
要素類分為簡單要素類和獨立要素類。簡單要素類存放在要素集中，使用要素數據集坐標，不需要重新定義空間參考。獨立要素類存放在資料庫中的要素數據集之外，必須重新定義空間參考系。
（1）簡單要素類
在ArcCatalog目錄樹中，在需要建立要素類的要素數據集上單擊右鍵，單擊New，選擇Feature Class命令，設置要素類名稱及別名（別名是對真名的進一步描述，在ArcMap窗口內容表中顯示數據層的別名），並確定要素類欄位名及類型與屬性對話框，根據需要進行設置。但注意因為正在要素數據集中建立要素類，所有不能修改空間參考。
（2）獨立要素類
獨立要素類值在Geodatabase中不屬於任何要素數據集的要素類。獨立要素類的建立方法與在數據集中建立簡單要素類相似，不同的是必須重新定義自己的空間參考坐標系統和坐標值域。
3.建立關系表
在ArcCatalog目錄樹中，右鍵單擊需要建立要素類的Geodatabase，單擊New，選擇Table命令，設置要素類名稱及別名，在打開的資料庫存儲的關鍵字配置對話框中選擇Use configuration keyword,輸入關鍵字名稱，在打開的屬性欄位編輯對話框中設置要素類欄位名及類型與屬性對話框。
之後，可以在ArcMap中添加建立的要素類進行地理要素內容編輯和屬性信息編輯,或向Geodatabase中導入shapefile、coverge、柵格數據或dBASE表\INFO表。注意：數據載入不同於數據導入，當導入Shapefile、Coverge、INFO表和dBASE表到一個Geodatabase時，導入的數據作為新的要素類或新表存在。在導入這些數據之前，這些要素類和表是不存在的。數據載入不同於數據導入。數據載入要求在Geodatabase中必須首先存在於被載入數據具有結構匹配的數據對象，是對要載入資料庫的要素類或表進行操作。
⑨ 如何在geo資料庫中找到對應文章
要在GEO資料庫中找到對應文章，可以使用GEO資料庫的搜索功能。您可以按照關鍵滾畢字、主題或作者等信息進行搜索，以便找到您所需的文章。您也可以使用GEO資料庫的篩選功能，根據文章的發表日期、出版社、語言等信息進行篩選，以便更加准確地找到您所需的文章。此外，您還可以使用GEO資料庫的高級搜索功能，根據文章的標題、關鍵詞、摘要等信息進行搜燃基索，以大段芹便更加精準地找到您所需的文章。