geo数据库差异基因怎么在EXCEL里 *** 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resulttxt)，然后导入到excel中(数据→自文本，选择resulttxt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。

geo数据包含非编码rna。GEO是基因表达综合数据库，RNA是实现遗传信息在蛋白质中的表达，从GEO数据库获取GSE79973数据集，该数据集包含胃癌疾病与正常样本的表达谱数据，筛选出其中差异表达的lncRNA。

GEO数据库是一个储存芯片、二代测序以及其他高通量测序数据的一个数据库。利用这个数据库，我们可以检索到其他一些人上传的一些实验测序数据。

由于GEO数据库和我们之前介绍的gene数据库a以及我们常用来搜索文献的pubmed都是一个机构的。使用这个数据库，我们需要做的就是就是就是提供检索式。检索式可以是简单的几个关键词，也可以是制定特殊的检索式。我们一般可以用到的进一步筛选的过程就是：在样本类型当中寻找自己想要的物种。由于GEO包括了很多不同组学的数据，如果我们有特定的检索目的的话，我们可以在aStudyaType当中来选择合适的数据类型。默认的检索结果的排序是基于检索相关性来排序的。而我们再找目标数据的时候。有时候需要看样本量，一般来说样本量越大其实也就越好的。所以我们可以改变一下检索结果的排序。

免费且只要是目前已经发表的论文，论文中涉及到的基因表达检测的数据都可以通过这个数据库中找到。

GEO数据库是一个储存芯片、二代测序以及其他高通量测序数据的一个数据库。利用这个数据库，我们可以检索到其他一些人上传的一些实验测序数据。

不涉及任何检测原理的角度来说的话，所谓的高通量检测，其实就是一次性检测很多指标变化的技术。例如我们说的表达谱数据，就是来检测基因表达水平。比如我们要对一个人来进行高通量检测的话，就能知道这个人上万个基因的表达水平了。

由于GEO数据库和我们之前介绍的gene数据库 [数据库推荐]gene:基因相关信息查询 以及我们常用来搜索文献的pubmed都是一个机构的。使用这个数据库，我们需要做的就是就是就是提供检索式。检索式可以是简单的几个关键词，也可以是制定特殊的检索式。

1、首先GEO数据库是个什么鬼呢？

GEO数据库全称GENE EXPRESSION

OMNIBUS，是由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库。它创建于2000年，收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据，也就是说只要是目前已经发表的论文，论文中涉及到的基因表达检测的数据都可以通过这个数据库中找到。

2、那GEO数据库有哪些检索入口呢？

最常用的有两种方式，如果你知道GSE编号可以通过网址>

请问将二代测序得到的序列比对到miRBase鉴定已知miRNA时，应选择miRBase中的mature序列还是hairpin序列啊？

看到miRBase中同时有hairpinfa和maturefa两个数据文件，迷惑了

在NCBI的GEO数据库中，系列（series）中matrix目录下的GSExxx_series_matrixtxtgz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_matrixtxtgz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GSMxxxxxxCEL,而从GEO下载的GSExxx_series_matrixtxtgz的数据，列标题是GSMxxxxxx，无“CEL”。

ID_REF GSM413894 GSM413895 GSM413896 GSM413897 GSM413898 GSM413899 GSM413900 GSM413901

AFFX-BioB-3_at 8472861 758379 7726437 7808923 8604332 860782 8343771 8628157

AFFX-BioB-5_at 865537 7696443 7996466 7719412 8770542 8652599 8404749 8911979

AFFX-BioB-M_at 8813823 7890245 8127718 8306655 9011187 891993 8566244 906862

AFFX-BioC-3_at 9633732 9024885 9136383 9120244 102995 1015661 1000954 1025113

AFFX-BioC-5_at 9756588 9118516 9137075 9544678 9945514 9793713 9544567 9861975

AFFX-BioDn-3_at 120726 1167344 1162215 119874 1216764 1197144 1181811 120963

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