Ⅰ 神经源性高血压小鼠差异靶基因分析———基于GEO数据库数据挖掘突出什么问题
摘要 目的 通过分析GSE25076基因芯片数据,探索神经源性高血压小鼠下丘脑的差异基因,尝试寻找该病的潜在治疗靶点.方法 在NCBI提供的GEO2R平台内检索GSE25076,将全部数据下载保存为Excel格式,并进行差异基因分析.采用DAVID平台进行GO分析,京都基因与基因组网络全书(KEGG)平台进行KEGG通路分析,STRING平台进行基因互作(PPI)分析.结果 在GEO2R平台内对神经源性高血压小鼠芯片数据进行分析,共获得34760个差异基因,最终获得28个符合条件的基因.这28个差异基因富集在磷脂分解代谢过程、水解酶活性调节等过程.KEGG分析表明其富集于RNA转运通路.结论 真核翻译起始因子(EIF)4A3和核糖核酸酶(POP4)最为可能是神经源性高血压发生的基因层面的原因,通过RNA转运通路,影响神经发育、血管生成及神经发生等过程,最终导致本病的发生发展.
Ⅱ 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。
Ⅲ 如何对GEO数据库中已有的数据进行分析
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)
Ⅳ 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。
Ⅳ geo数据库差异基因怎么在EXCEL里操作
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。
Ⅵ 求助GEO数据库中样本解释问题
附加到数据库中,用语句导出到要显示的控件内就可以了,注意控件和导出的图形、属性要匹配,如导出图片最好用image控件接收
Ⅶ geo数据库有牛的吗
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。