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geo数据库中gpr数据分析

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geo 数据库的优点是免费的，目前只要发表过论文，论文中涉及的基因表达检测的数据都可以在这个数据库中找到 。GEO 数据库是存储芯片、二代测序等高通量测序数据，GSE79973数据集取自GEO 数据库，包含胃癌疾病和正常样本的表达谱数据，筛选出差异表达的lncRNA 。

1、怎样用CSCD预测circRNA的下游miRNA1，在PTC中筛选潜在circRNA，在GEO 数据库中搜索甲状腺乳头状癌相关数据集，最终找到GSE93522 。采用GEO2R在线差异分析工具进行差异分析，此处各组的设置为:(正常vs良性)；(正常vs恶性) 。当选择候选circRNA分子时，仅选择(正常对恶性)中的差异分子 ， 排除(正常对良性)中上调或下调的circRNA 。

随后，我们通过circBase 数据库找到了这14个circRNA分子的亲本基因及其在基因组中的位置 。为了画出circRNA圆图，我们在CSCD 数据库中搜索了这14个circRNA ， 最终找到了11个circRNA ， 并用数据画出了圆图 。2.预测和分析与PTC中潜在的circRNA分子结合的miRNA 。circRNA分子有三种常见的功能机制:作为miRNA的海绵；与RBP结合；翻译成短肽或蛋白质 。

2、DEG聚类分析热图怎么看?聚类分析(本例直接使用过滤后的数据集，聚类图效果略差) 。对于一般的统计分析，基于万无一失操作的SPSS(PASW)软件就足够了 ， 但是到了个性化要求高的复杂数据处理时，SPSS就开始力不从心了，必须依靠更强大的SAS等软件 。以前在自己的科研过程中，都是用SPSS ， SAS等等来分析数据 。在统计遗传学和基因组学领域，SAS可以处理很多问题，但同时实现复杂问题太麻烦，很多问题SAS不是首选 。

3、生信如何在 数据库中筛选某个基因低表达的患者在生物信息学中筛选某个基因低表达的患者数据库 ， 可以采用基因表达谱数据分析的方法 。具体步骤如下:1 .在public 数据库中搜索与该基因相关的基因表达谱数据集 。2.使用相应的生物信息学工具下载基因表达谱数据集 。3.使用数据处理软件对下载的基因表达谱数据进行预处理，包括数据清洗、标准化、规范化等操作 。4.进行差异表达分析 ， 比较不同组间基因表达水平的差异，筛选出基因低表达的患者 。

4、GEO 数据库为什么是RNA因为GEO是基因表达的合成数据库，RNA是实现基因信息在蛋白质中的表达 。GSE79973数据集取自GEO 数据库 ， 包含胃癌疾病和正常样本的表达谱数据，筛选出差异表达的lncRNA 。下载GSE62254和GSE15459数据集及相应的临床数据 ， 通过GSE62254数据集构建临床预测模型，识别与预后显著相关的lncRNA，通过GSE15459数据集验证模型 。
5、 geo 数据库的优点【geo数据库中gpr数据分析】免费，只要是发表的论文，论文涉及的基因表达检测的数据都可以在这个数据库中找到 。GEO 数据库是存储芯片、二代测序等高通量测序数据，利用这个数据库，我们可以检索一些其他人上传的实验测序数据 。从不涉及任何检测原理的角度来说 ， 所谓的高通量检测，其实就是一种一次检测多个指标变化的技术 ， 比如我们说的表达谱数据，就是检测基因表达水平 。

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