A. 怎麼才能從凌亂的資料庫里篩選出需要的數據
這個需要根據條件檢索查詢的。檢索是資料庫最基本的一個功能。
比如我們可以查某年某月的數據或者查張三、李四的數據。根據不同條件去資料庫查詢，然後把符合條件的數據列出來。
B. 如何在GEO資料庫中找到需要的數據
假設這組數據在A1:A100這個區域 ，公式：
=INDEX(A:A,INT(RAND()*100)+1)
或者：
=OFFSET(A1,INT(RAND()*100),)
C. 資料庫怎麼篩選出同一項目下的所有數據
將Excel表格中單位名稱導入access中，表取名單位名稱，原有數據表名為單位（單位名稱、地址、電話），建查詢：將單位名稱和單位這兩個表都加到查詢設計窗格中，兩個共同欄位：單位名稱建立連接，單擊那條線—右鍵—選2，包括「單位名稱」中的所有記錄和「單位」中聯接欄位相等的那些記錄。然後單位名稱表選單位名稱，單位表選地址、電話。象下圖這樣，就可以了。
D. 如何對GEO資料庫中已有的數據進行分析
差異表達基因的篩選（閥值）以及後面的生物信息分析都可以做的。
差異表達基因篩選步驟：選擇GEO數據——下載晶元數據——差異分析（方法有很多：SAM法，R包處理，T-test檢驗等）——選擇想要的閾值（Fold change >4)
E. kegg資料庫和geo資料庫區別
GEO篩選差異，KOBAS注釋分析。
GEO資料庫來篩選差異表達基因，KOBAS進行KEGG注釋分析
利用基因在不同物種之間的保守性，任何基因組的數據都可以映射到這些資料庫中去。
F. geo資料庫有牛的嗎
GEO資料庫是一個儲存晶元、二代測序以及其他高通量測序數據的一個資料庫。利用這個資料庫，我們可以檢索到其他一些人上傳的一些實驗測序數據。
由於GEO資料庫和我們之前介紹的gene資料庫a以及我們常用來搜索文獻的pubmed都是一個機構的。使用這個資料庫，我們需要做的就是就是就是提供檢索式。檢索式可以是簡單的幾個關鍵詞，也可以是制定特殊的檢索式。我們一般可以用到的進一步篩選的過程就是：在樣本類型當中尋找自己想要的物種。由於GEO包括了很多不同組學的數據，如果我們有特定的檢索目的的話，我們可以在aStudyaType當中來選擇合適的數據類型。默認的檢索結果的排序是基於檢索相關性來排序的。而我們再找目標數據的時候。有時候需要看樣本量，一般來說樣本量越大其實也就越好的。所以我們可以改變一下檢索結果的排序。
G. 基因晶元數據分析-1: 使用GEOquery 包從GEO獲取數據
GEOquery 包使用指南
GEO（The NCBI Gene Expression Omnibus）是NCBI專門儲存高通量測序的庫。如基於晶元數據（mRNA、DNA、蛋白豐度），蛋白質質譜數據和高通量測序數據。
GEO數據主要有4種基本類型。Sample, Platform 和 Series是由作者上傳的數據，dataset是由GEO官方從做和提交的數據整理出來的。
## 1.1 Platforms
GEO 號：GPLxxx。
晶元的組成信息，例如 cDNAs, oligonucleotide probesets, ORFs, antibodies 。或者其它定量檢測平台信息，例如SAGE tags, peptides。
## 1.2 Samples
GEO 號: GSMxxx
描述單個樣本信息，處理步驟、處理條件以及實驗測得的結果。一個樣本可能屬於多個研究（Series）。
## 1.3 Series
GEO 號：GSExxx
涉及同一個研究的記錄，包括處理過的數據、總結和分析；信息可以從GSEMatrix文件解析快速得到。
##1.4 Datasets
GEO 號：GDSxxx
一套經過整理的GEO 數據集。每套數據都是可以進行生物學或者統計學上比較的樣本，是GEO自帶工具進行數據分析和展示的基礎。一個 GDS數據集來自同一個平台，數據分析和標准化都具有一致性。
getGEO 函數可以從GEO官網獲取數據或者將固定格式數據解析為R格式的數據。
GEOquery 數據結構大致分為兩類。第一種是GDS, GPL和GSM,他們的操作和數據類型差不多；第二種是GSE，GSE數據是由GSM和GPL整合而成。
## 3.1 GDS, GSM 和 GPL
這些數據類組成
可以使用show()查看這些數據類。
##3.2 GSE類
GSE類組成：
GEO datasets與limma 數據結構MAList 和Biobase數據結構 ExpressionSet比較相似。可以相互轉換：
## 4.1 Getting GSE Series Matrix files as an ExpressionSet
GEO Series是一套實驗數據的集合，有SOFT，MINiML格式文件，以及一個 Series Matrix File(s)文本。Series Matrix File是tab-delimited text， getGEO 函數可以解析，解析結果就是ExpressionSets。
一個GSE下如果存在多個GPL測序，篩選特定的GPL數據；GSE會有多個列表 gset[[idx]]
##4.2 Converting GDS to an ExpressionSet
##4.3 Converting GDS to an MAList
ExpressionSet不包含注釋信息， getGEO 可以幫助我們獲取。
與ExpressionSet不同，the limma MAList 包含基因注釋信息。上面的gpl包含注釋信息。
MAList不僅包含數據，還包含樣本信息，和注釋信息。
4.4 Converting GSE to an ExpressionSet
GSE轉換成ExpressionSet
這個GSE包含兩個GPLs，GPL96 和 GPL97。
篩選使用GPL96 的GSM。
獲取表達矩陣：
構造ExpressionSet
##6.1 Getting all Series Records for a Given Platform
英文版原文見：[Using the GEOquery Package
H. 如何在geo資料庫找想要的資料庫
1、首先GEO資料庫是個什麼鬼呢？
GEO資料庫全稱GENE EXPRESSION
OMNIBUS，是由美國國立生物技術信息中心NCBI創建並維護的基因表達資料庫。它創建於2000年，收錄了世界各國研究機構提交的高通量基因表達數據，也就是說只要是目前已經發表的論文，論文中涉及到的基因表達檢測的數據都可以通過這個資料庫中找到。
2、那GEO資料庫有哪些檢索入口呢？
最常用的有兩種方式，如果你知道GSE編號可以通過網址http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo直接進入，具體編號介紹文件下載方法見：https://www.omicsclass.com/article/1100
另外一種就是通過NCBI主頁的入口基因搜索下載。通常是不知道GEO編號，通過樣品類型，實驗處理，平台信息等搜索篩選想要的GEO數據：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/，進入NCBI主頁，搜索數據選擇GEO DataSets，如果搜索某個基因表達量可選擇GEO Profiles。