① 基因芯片数据分析-1: 使用GEOquery 包从GEO获取数据
GEOquery 包使用指南
GEO（The NCBI Gene Expression Omnibus）是NCBI专门储存高通量测序的库。如基于芯片数据（mRNA、DNA、蛋白丰度），蛋白质质谱数据和高通量测序数据。
GEO数据主要有4种基本类型。Sample, Platform 和 Series是由作者上传的数据，dataset是由GEO官方从做和提交的数据整理出来的。
## 1.1 Platforms
GEO 号：GPLxxx。
芯片的组成信息，例如 cDNAs, oligonucleotide probesets, ORFs, antibodies 。或者其它定量检测平台信息，例如SAGE tags, peptides。
## 1.2 Samples
GEO 号: GSMxxx
描述单个样本信息猜瞎，处理步骤、处理条件以及实验测得的结果。一个样本可能属于多个研究（Series）。
## 1.3 Series
GEO 号：GSExxx
涉及同一个研究的记录，包括处理过的数据、总结和分析；信息可以从GSEMatrix文件解析快速得到。
##1.4 Datasets
GEO 号：GDSxxx
一套经过整理的GEO 数据集。每套数据都是可以进行生物学或者统计学上比较的样本，是GEO自带工具进行数据分析和展示的基础。一个 GDS数据集来自同一个判兆缓平台，数据分析和标准化都具有一致性。
getGEO 函数可以从GEO官网获取数据或者将固定格式数据解析为R格式的数据。
GEOquery 数据结构大致分为两类。第一种是GDS, GPL和GSM,他们的操作和数据类型差不多；第二种是GSE，GSE数据是由GSM和GPL整合而成。
## 3.1 GDS, GSM 和 GPL
这些数据类组成
可以使掘模用show()查看这些数据类。
##3.2 GSE类
GSE类组成：
GEO datasets与limma 数据结构MAList 和Biobase数据结构 ExpressionSet比较相似。可以相互转换：
## 4.1 Getting GSE Series Matrix files as an ExpressionSet
GEO Series是一套实验数据的集合，有SOFT，MINiML格式文件，以及一个 Series Matrix File(s)文本。Series Matrix File是tab-delimited text， getGEO 函数可以解析，解析结果就是ExpressionSets。
一个GSE下如果存在多个GPL测序，筛选特定的GPL数据；GSE会有多个列表 gset[[idx]]
##4.2 Converting GDS to an ExpressionSet
##4.3 Converting GDS to an MAList
ExpressionSet不包含注释信息， getGEO 可以帮助我们获取。
与ExpressionSet不同，the limma MAList 包含基因注释信息。上面的gpl包含注释信息。
MAList不仅包含数据，还包含样本信息，和注释信息。
4.4 Converting GSE to an ExpressionSet
GSE转换成ExpressionSet
这个GSE包含两个GPLs，GPL96 和 GPL97。
筛选使用GPL96 的GSM。
获取表达矩阵：
构造ExpressionSet
##6.1 Getting all Series Records for a Given Platform
英文版原文见：[Using the GEOquery Package
② GEO挖掘实战二、差异分析及富集分析
“生信技能树”三阴性乳腺癌表达矩阵探索 系列笔记
GEO挖掘实战一、初步探索数据 -
GEO挖掘实战二、差异分析及富集分析 -
GEO挖掘实战三、GSVA -
GEO挖掘实战四、TNBC相关探索 -
芯片数据的差异分析一般使用limma包
之前学习RNA-seq转录组学习时，对富集分析的概念与滚掘坦流程有过一定的了散段解。主要分为ORF与GESA两类，都可大桐用clusterProfiler包完成。在曾老师的视频中后者是使用了MsigDB的数据集进行分析的。
- RNA-seq学习：No.5富集分析--ORF过表达 -
- RNA-seq学习：No.6富集分析--GESA -
主要需要上下调基因的ENTREZID
需要准备genelist数值型字符串，即为logFC值，从大到小排列；并以ENTREZID/SYMBOL命名。
③ geo2r分组顺序
操作顺序：
1、成基因表达谱数据集的检索后，点击条目，进入详情页。
2、在靠近页面底端的位置，可以找到AnalyzewithGEO2R按钮，点击即可打GEO2R操作界面。
3、页面加载完成后，可以看到一张记录了所有样本信息的厅谨表格。这里需要我们手动对样本进行分组。点击Definegroups，输入组名之后按Enter即可建立一个新分组。由于不同的数据集的实验设计有所不同，分组应该根据实际情况灵活进行。
4、选中表格中的样本则伏瞎，点击组孙空名，即可将选中的样本加入这一组中。
④ 如何在GEO数据库中比较两个子集 我想在两组芯片数据之间比较存在表达差异4倍以上的基因 应该怎么操作
你好，本公司是专门做生物信息数据处理的。
差异表达基贺李因的筛选（阀值）以及后面的生肆瞎物信息分析都可以做的。
差裂拍空异表达基因筛选步骤：选择GEO数据——下载芯片数据——差异分析（方法有很多：SAM法，R包处理，T-test检验等）——选择想要的阈值（Fold change >4)
⑤ 找GSE数据集+基因注释
【ppmm】如果要作GEO数据分析，最初的步骤总是逃不过寻找GEO数据集。另外，某些数据集的芯片平台（GPL）使用的人少， 需要自己注释基因 。所以就有了这篇……
优点： ①文献能帮你快速了解文中的GEO数据集；②文献会提供一种数据集分析方法；③有时你可以借助文献判断自己分析结果的可用性。
缺点： 在设计课题时思路可能会受到些影响。
有两种途径找GSE数据，并且两个方法所展示的数据集种类有些不同，个人喜欢从“series”进入：
先搜索能否直接利用包进行注释： 生信菜鸟团：用R获取芯片探针与基因的对应关系三部曲-bioconctor
请保存号“ids”文件，这个便是之后的注释文件。
另外，GPL注释有时会因为文件过大需要时间较长。
⑥ geo数据库差异基因怎么在EXCEL里操作
geo数据库筛选数据方法是：
1、首先，打开NCBI，选择GEODatasets，输入GDS5656，点击Search。
2、点击样品分类号，我们可以看到该研究的详情，包括文章研究内容、实验方案设计、样本详情等。
3、点击AnalyzewithGEO2R，利用在线工具进行数据分析。将4个样本分成了两组，分组完毕后，点击saveallresults，获取两组之间的差异表达基因。
4、得到如下所示的文本内容，将其粘贴到记事本(例如，保存为result.txt)，然后导入到excel中(数据→自文本，选择result.txt文件导入)，准备进行筛选。
5、下一步，我们需要对差异表达基因的数据进行进一步的筛选。
6、最后我们可以在EXCEL左下角的状态栏看到，一共筛选出来738个条目。
⑦ 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/Bioconctor 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，如果洞态态要闭首使用其他数据进行比较，需要转换纳源为相同的格式。
⑧ 怎样创建arcgis的数据库'
Goedatabase中的基本组成项包括对象类、要素类和要素数据集，当创建了这些基本项后，可以在ArcMap中添加该对象，并对其进行编辑。建立方法如下：
1.建立数据集建立一个新的要素数据集，首先必须明确其空间参考，包括坐标系统和坐标值的范围域。数据集中的所有要素类用相同的坐标系统，所有要素类的所有要素坐标必须在坐标值域范围内。
在ArcCatalog目录树中，在需要建立新要素集的Geodatabase上单击右键，点击New，选择FeatureDataset命令，设置要素数据集名称、空间参考和X、Y、Z、M范围值域。M是一个线性参考值，在动态分段中经常用到M。
2.建立要素类
要素类分为简单要素类和独立要素类。简单要素类存放在要素集中，使用要素数据集坐标，不需要重新定义空间参考。独立要素类存放在数据库中的要素数据集之外，必须重新定义空间参考系。
（1）简单要素类
在ArcCatalog目录树中，在需要建立要素类的要素数据集上单击右键，单击New，选择Feature Class命令，设置要素类名称及别名（别名是对真名的进一步描述，在ArcMap窗口内容表中显示数据层的别名），并确定要素类字段名及类型与属性对话框，根据需要进行设置。但注意因为正在要素数据集中建立要素类，所有不能修改空间参考。
（2）独立要素类
独立要素类值在Geodatabase中不属于任何要素数据集的要素类。独立要素类的建立方法与在数据集中建立简单要素类相似，不同的是必须重新定义自己的空间参考坐标系统和坐标值域。
3.建立关系表
在ArcCatalog目录树中，右键单击需要建立要素类的Geodatabase，单击New，选择Table命令，设置要素类名称及别名，在打开的数据库存储的关键字配置对话框中选择Use configuration keyword,输入关键字名称，在打开的属性字段编辑对话框中设置要素类字段名及类型与属性对话框。
之后，可以在ArcMap中添加建立的要素类进行地理要素内容编辑和属性信息编辑,或向Geodatabase中导入shapefile、coverge、栅格数据或dBASE表\INFO表。注意：数据载入不同于数据导入，当导入Shapefile、Coverge、INFO表和dBASE表到一个Geodatabase时，导入的数据作为新的要素类或新表存在。在导入这些数据之前，这些要素类和表是不存在的。数据载入不同于数据导入。数据载入要求在Geodatabase中必须首先存在于被载入数据具有结构匹配的数据对象，是对要载入数据库的要素类或表进行操作。
⑨ 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。您可以按照关键滚毕字、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、摘要等信息进行搜燃基索，以大段芹便更加精准地找到您所需的文章。