我们经常从GEO数据库中做miRNA数据挖掘的时候，会遇到一个很头疼的问题。就是miRNA芯片数据比较老，当时的对miRNA注释可能还没有分-3p和-5p。对这个概念还不太熟悉的小伙伴可以先去下面的视频。
最近这段时间，相信好多人都在忙着写国自然标书，一晃2019年的2月份已经过去，今年只剩下10个月了，留给我们的时间不多啦（像不像导师或者主任开会时的讲话啊
GEO 数据库全称是 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。它收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据，目前已经发表的论文中涉及到的基因表达检测的数据可以通过这个数据库中找到,并且免费提供下载，对科研人来说真是非常友好的存在。
利用一周多的时间，我们把最最基本的生信套路来讲解了一遍。正好前几天一个小伙伴拿了一篇相关文献在咨询问题。这里就拿这篇文献来总结一下我们目前写的这些东西。
众所周知，TCGA和GEO是最著名的两大公共数据库，前者主要存储高通量（二代测序）数据的肿瘤样本数据（TCGA的0代码可视化已被临床生信之家实现）。
相信GEO（Gene Expression Omnibus）数据库大家应该都不陌生，小编前面也通过三期视频详细的介绍过这个公共数据库，以及如何在GEO里面检索相关的数据。
大家都想学单细胞转录组数据处理，可是如果你不会R语言，没玩过GEO数据库挖掘，没有这些背景知识点，你会学的很辛苦，所以这里接受大家的投稿带领大家一起学习R及bioconductor技能！！！
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。 这个数据库应该是生物信息入门学习挖掘的数据库，发文量每年估计有数千篇吧，GEO上面的测序文件非常丰富，肿瘤，非肿瘤的等等几乎都有，并且可以免费挖掘。关于这个数据库的介绍网上非常多，我就不赘述了。有兴趣的可以取生信技能树上面看看。
昨天介绍完GEO2R之后其实该和大家说一下富集分析相关的东西了（昨日链接：GEO2R差异表达分析软件）。但是，由于GEO数据库里面的数据种类比较多，所以经常我们用的这个数据集和其他数据集有区别，所以就导致碰到这种这样的问题。这里就简单说一下我们之前碰到的一些问题吧，如果大家还有新的问题，欢迎后台留言提问~
做生物信息学分析的朋友应该是对GEO数据库耳熟能详了，总会用到公共数据库的，而GEO数据库则是首选，起先只是为表达芯片数据准备的，后期纳入了各种NGS组学数据，文章里面会给出数据地址，GSE ID号，
https://github.com/mobz/elasticsearch-head#running-with-built-in-server
芯片主要以Affymetrix、Agilent、Illumina（对！Illumina不只会测序）这三家为主，而基于不同的使用目的和技术革新，每家又发布了一系列的芯片平台，以Affy为例，在GEO数据库中共有1200+个平台（每个平台在GEO中对应一个GPL*编号）：
最近在运行GEOquery包中的getGEO函数读取series_matrix.txt文件的时候报了如下错误。
NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）作为各种高通量实验数据的公共存储库。这些数据包括基于单通道和双通道微阵列的实验，检测mRNA，基因组DNA和蛋白质丰度，以及非阵列技术，如基因表达系列分析（SAGE），质谱蛋白质组学数据和高通量测序数据。
GEO数据库全称GENE EXPRESSION OMNIBUS，是由美国国立生物技术信息中心创建并维护的基因表达数据库。它收录世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据。这些数据包括基于单通道和双通道微阵列的实验，检测mRNA，基因组DNA和蛋白质丰度，以及非阵列技术，如基因表达系列分析（SAGE），质谱蛋白质组学数据和高通量测序数据。在GEO最基本的组织层面，有四种基本实体类型。前三个（样本，平台和系列）由用户提供; 第四，数据集由GEO工作人员根据用户提交的数据进行编译和策划。
小伙伴们，上次为大家解读了一篇GEO甲基化芯片相关的SCI文献，详情点击：GEO数据库甲基化芯片挖掘发SCI是怎样炼成的，今天，小编打算带领大家用R软件实例操作分析GEO甲基化芯片。作为目前最大的芯片数据库，GEO数据库提供给我们了海量的数据，但是，错综复杂的数据交织在一起，如何选择数据是摆在我们面前最重要的问题，读完今天这篇文章，我相信大家都能学会GEO甲基化芯片的分析。下面，就和大家一起跑一遍R，希望大家喜欢这篇文章！
GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析。
在上一期的推文 GEO数据库挖掘（1）--SCI文章速成 ，我们讲解了关于GEO数据库的背景知识，想必大家也了解了GEO是一个非常实用和权威的基因表达谱数据库。那么如何检索自己想要的数据呢？
在准备GEO/TCGA培训时，因为部分数据来自NCBI GEO数据库，就系统梳理了GEO数据库的结构和存储方式，顺便也看了GEO2R的使用。然后就发现了一个问题，可能直接使用GEO2R的分析结果是错误的。
一般来说，GEO数据库的每个GPL平台都有对应的网页，而且可以获取其详细信息的txt文本文件，比如：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc
本文属于转录组入门系列（RAN-seq基础入门传送门 http://www.biotrainee.com/thread-1750-1-1.html ）第2部分内容，以一篇Nature文章为例，详细解读如何从NCBI下载高通量测序数据。 文章 AKAP95 regulates splicing through scaffolding RNAs and RNA processing factors. Nat Commun 2016 Nov 8;7:13347. PMID: 27824034 数据 根据文章中的提
对文献解读的第三篇文章==Identification of Key Genes and Pathways in Triple-Negative Breast Cancer by Integrated Bioinformatics Analysis== 的分析过程进行重复
昨天通过岛上生活来和大家了解了一下基本的生信分析文章的思路是什么样子的从荒岛求生看公共数据库生信分析文章。今天就和大家来学习一下GEO数据库，这个存放公共高通量测序数据的地方。
因为都是标准的代码，所以每次有学徒和实习生我都会让大家两次十几个数据集，凑成为了一个合辑：《1000个基因芯片表达量矩阵数据处理》：
各位科研芝士的小伙伴，TCGA、GEO数据库的挖掘现如今已经十分火爆。不可否认，现如今各种培训层出不穷，几乎都是给你一个代码让你去跑，却并没有让你真正懂其精髓。今天我们一文帮助大家学习GEO数据库中的一个难点：两套GEO数据集如何合并获得一个更大的表达矩阵。今天我们就攻下这个高地。
解决方式也简单，加上代码：options( 'download.file.method.GEOquery' = 'libcurl' ) 即可！
在GEO公共数据检索的时候，发现有一个数据集想要分析，但是发现是二代测序的数据，没有相关的原始数据处理经验，要怎么办呢？
虽然一直演示的表达芯片数据分析，这些芯片分析难点主要是在ID转换，因为不同公司设计的探针命名都不一样，在我4年前博客整理的芯片平台对应R包找：(16)芯片探针与基因的对应关系-生信菜鸟团博客2周年精选文章集
当时那篇文章的研究者关注的是差异表达，根据阈值筛选后总共是 15 differential miRNAs and 372 differential mRNAs ，很简单，表达矩阵的差异分析策略我们多次讲解了。走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，目录如下：
R 语言与 C 语言都是贝尔实验室的研究成果，但两者有不同的侧重领域，R 语言是一种解释型的面向数学理论研究工作者的语言，而 C 语言是为计算机软件工程师设计的。
当然了，仅仅是做到这些还不够，我们还需要足够的资金支持，因为绝大部分网页工具的十几年如一日的维护推广和更新，也是不小的花销。相信大家应该是看到过无数的网页工具云平台如雨后春笋般出现和消失，这一点来说，由美国国立生物技术信息中心（NCBI）维护的一个公共数据库，用于存储和共享高通量基因表达数据的GEO（Gene Expression Omnibus）就是其中的佼佼者啦，它有一个在线分析工具GEO2R，用于比较两个或多个基因表达数据集，并识别在不同条件下表达显著差异的基因。用于快速的基因表达分析，研究人员可以使用它来比较不同实验条件下的基因表达差异，例如，疾病与对照组、不同治疗组之间的差异等。
--生信自学网
打造地理位置信息与区块链的关系对象模型，建立一套 人->位置->真实世界->传递信任->价值转移->位置->人 的生态模型，实现用区块链来索引真实世界的愿景。
生信技能树jimmy大神分享过芯片探针注释到基因名的3种方法： 1金标准当然是去基因芯片的厂商的官网直接去下载 2一种是直接用bioconductor的包 3一种是从NCBI里面下载文件来解析 我作
前面我们发布了 明码标价之普通转录组上游分析，马上就有粉丝提出了需求，是数据集GSE165752，希望我们帮忙走转录组上游分析拿到其表达量矩阵。 但是其实人家本来就是提供了表达量矩阵，链接是：http
本文主要介绍了在Java中如何实现基于地理位置的搜索，包括使用Geocoding API和Spatial4j库，以及如何在Spring Boot应用中集成和实现搜索功能。此外，还介绍了如何对搜索结果进行排序和过滤，以及如何使用Elasticsearch进行全文搜索。
比如这篇Published: 12 March 2019的文章：Identification of Key Long Non-Coding RNAs in the Pathology of Alzheimer’s Disease and their Functions Based on Genome-Wide Associations Study, Microarray, and RNA-seq Data 就采取了挖掘RNA-seq这样的测序数据的策略。
前两天我们对GEO数据库来了一个大致的介绍GEO数据集详细介绍GEO数据库介绍 (一)。我们对于目标数据集，我们做的第一个事情就是差异分析，来寻找有差异的结果。所有的表达芯片做的差异表达分析都是基于limma的算法来的。我们今天介绍的这个GEO2R也只是把这个算法更加方便使用了而已。
在NAD+代谢相关基因的文章中，针对来自GEO数据库的ALS患者的表达谱数据进行了挖掘，本文就以这两批GEO数据为例，来详细展示原始数据的下载过程
ceRNA-芯片，其实就是大杂烩，包含了mRNA、lncRNA、circRNA的基因芯片，可同时获得这三个层面的表达数据，同时作为lncRNA和circRNA两种非编码RNA调控功能研究的利器。
之前有小伙伴提问说，老板只给了一个基因让在胃癌当中研究。组内的测序数据也不让用，想要往下做一些和这个基因有关的基础实验，这个该怎么弄呢？
对于公共测序数据的分析，好多二代测序的数据都储存在 [[GEO数据库介绍]] 以及 SRA 这样的平台。之前介绍过的 [[ARCHS4-公共二代测序数据下载数据库]] 就是把 GEO 的很多 [[RNA-seq]] 的数据进行了统一重新分析最后组合成一个大型数据集。除了 ARCHS4 之外还有其他的大型数据集比如今天要介绍的这个：Digital Expression Explorer 2(DEE2): http://dee2.io/index.html
要想成为一名合格的生物信息工程师，首要条件就是能在各大生信数据库中自由翱翔。目前的生信数据库大体可以分为三类：
在ceRNA调控网络中，miRNA起到了桥梁的作用，通过和各种RNA分子结合，从而介导该调控机制的发生。starBase数据库提供了miRNA和各种RNA分子的相互作用信息，并在此基础上构建了ceRNA网络，网址如下
GEO数据库中的platform代表测序平台或者芯片平台，每一个platform用GPL开头的编号唯一标识。对于一个platform而言，通常包含以下3种文件
本地版:https://bitbucket.org/Luisa_amaral/bart
交友软件中附近的小姐姐、外卖软件中附近的美食店铺、地图附近的地铁等等，那附近各种形形色色的XXX地址位置选择是如何实现的?
跨国服务的网站通常需要针对不同国家和地区的用户显示不同的内容。通常我们会根据用户的IP地址识别Ta所在的国家和地区，而自己编写代码以及购买和维护IP数据库，或使用三方的IP数据服务，是潜在的996成本。虽然完整的IP数据库可以识别所有国家和地区，但很多时候，网站想要的只是区分个别几个国家和地区，如何不996快速实现这个需求呢？
GEO是一个国际化的开源项目，允许研究者提交自己的数据到该数据库，在世界范围内公开共享自己的数据，网址如下
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