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 *** 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。

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http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo直接进入，具体编号介绍文件下载方法见：https://www.omicsclass.com/article/1100

另外一种就是通过NCBI主页的入口基因搜索下载。通常是不知道GEO编号，通过样品类型，实验处理，平台信息等搜索筛选想要的GEO数据：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/，进入NCBI主页，搜索数据选择GEO DataSets，如果搜索某个基因表达量可选择GEO Profiles。

先注册NCBI账号，在： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/

然后注册GEO账号，在： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/submitter/

GEO可上传的数据类型种类主要集中在芯片和高通量数据，比如芯片数据的四大主流：Affymetrix、Agilent、Nimblegen、Illumina，高通量的RNA-Seq、ChIP-Seq、ATAC-Seq等。另外还有RT-PCR、SAGE数据可以上传

重点需要提交三部分：

基因表达、基因调控、表观以及其他功能基因组学研究，例如

与文章相关的内容

与样本信息相关的内容

样本的实验 *** 作以及建库流程，简单描述即可

数据处理描述，比如基因组版本是什么、怎么比对、怎么过滤、怎么找peaks、怎么定量

数据处理后的文件名称

如果使用了双端测序数据，需要列出各自的名称

首先会看到自己的上传目录，一会将用到

然后设置FileZilla：

此时会发生报错，忽略它

修改Remote site，然后回车连接：

最后就可以将本地数据上传到GEO指定位置了

Tips：为了避免FileZilla上传过程出现中断，可以 设置断点续传

并且会提示再核实一遍信息，没有问题的话5个工作日内就会进行审核

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