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_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

打开GEO数据库的主页：>

在搜索框中输入您想要查找的run或biosample的相关信息，例如实验号、样本名称、作者等。

点击搜索按钮，在搜索结果页面中选择您想要查看的数据集。

进入数据集页面后，在页面左侧的导航栏中找到“Supplementary”（附加材料）选项，点击展开。

在展开的附加材料选项中可以找到包含run和biosample信息的文件，通常命名为"Series_and_Samples"或者"metadata"。

点击文件名称即可查看包含run和biosample信息的表格或文本文件

你好，是准确的。这个就涉及到GEO2R的使用目标了。GEO2R只适用于 表达谱芯片分析。但是GEO数据里面，并不止是包括表达谱芯片数据。还包括一些二代测序的数据。而二代的数据是不能这么简单的分析的，这也是为什么我们在第一次介绍GEO的时候，就说，现在常规的容易入门的数据分析类型还是 表达谱数据。

一般我们在GEO检索结果的时候，如果可以用GEO2R分析的，都会显示。

因为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。

下载GSE62254和GSE15459数据集以及对应的临床数据，通过GSE62254数据集来构建一个临床预测模型，识别出与预后显著相关的lncRNA，通过GSE15459数据集对模型进行验证。

进一步的通过多因素分析来研究ACJJ分期、性别、年龄和样本的风险分数与临床预后的关系。最后通过ssGSEA来发现样本的高低风险组之间通路富集的差异情况。

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。

以上就是关于如何使用geo数据库分析基因表达与预后的关系全部的内容，包括:如何使用geo数据库分析基因表达与预后的关系、GEO数据库的run,biosample在哪里看、geo数据库里的高表达低表达准确吗等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！