本文目录
- 怎么用GEO数据验证TCGA模型
- 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
- 如何在geo数据库找想要的数据库
- GEO数据库z怎么输入数据集
- 如何使用geo数据库mirna
- geo数据库数据如何标准化
- 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
- 创建catalog数据库步骤是怎样的
怎么用GEO数据验证TCGA模型
geo数据库筛选数据方法是：1、首先，打开NCBI，选择GEO Datasets，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Analyze with GEO2R，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save all results，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。
ncbi geo数据库怎么使用
ncbi geo数据库怎么使用CDS(Coding Sequence)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-Intron Database,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
如何在geo数据库找想要的数据库
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
GEO数据库z怎么输入数据集
可以在数据库里进行输入。GEO数据库全称Gene Expression Omnibus database，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大多数高通量基因表达数据，GEO除了二代测序数据，还包含芯片测序、单细胞测序数据。GEO数据库数据类型：GEO数据库里的数据是免费的，可以直接在线下载。但是，在下载数据之前要了解GEO数据库的4个概念和4个数据存放类型：GSE数据编号(Series)、GPL数据编号(GEO platforms)、GSM数据编号(Samples)、GDS数据编号(Datasets)一篇文章可以有一个或者多个GSE(Series)数据集，一个GSE里面可以有一个或者多个GSM(Samples)样本，而每个数据集都有着自己对应的芯片平台，就是GPL(GEO platforms)。GSE编号一般为作者提交时生成的原始数据编号，后续NCBI中的工作人员会根据研究目的、样品类型等信息归纳整合为一个GDS(Datasets)，整理后的数据还会有GEO profile数据，也就是基因在这次实验中的表达数据。GDS里面的数据往往对应相同的平台具有可比性，另外，不是所有的GSE数据都能被整理，所以，有的GSE数据里面没有GDS数据也是正常。
如何使用geo数据库mirna
如果是要初步的筛选，最好用至少3个数据库进行预测，然后取共有的target gene进行下一步的验证，常用的数据库有targetscan，RNA22，mirbase，PITA，microcosom等等
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。
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。差异表达基因的筛选（阀值）以及后面的生物信息分析都可以做的。 差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)
创建catalog数据库步骤是怎样的
方法/步骤
打开ArcCatalog软件。
在Catalog左侧的目录里找到合适的存储位置，点击右键-新建-file geodatabase/personal geodatabase。具体选择哪一个要看数据的大小。一般而言，文件数据库比个人数据库大一些，个人数据库一般存储的数据大小为2G左右。这里以个人数据库为例。
新建时选择personal geodatabase，可以重新命名，这里我就不命名了，以默认为准。
选中刚建立的数据库，右键-新建-feature dataset（数据集），弹出数据集对话框，输入一个名字后点击下一步。
选择一个合适的坐标投影系统。也可以暂时不设置，点击Unknown.点击下一步。
最后一步选择默认即可，点击Finish完成。到此，数据集的建立完成。
最后，选中刚建立的数据集-右键-新建-新建数据。命名后选择合适的类型。点击下一步。
这里可以看到字段信息，没问题后点击finish完成建立。
此时可以看到三层结构。这样数据就更加好管理和存储了。
