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用GEO数据不做实验不用编程轻松发两三分的文章

GEO是目前常用的数据库中收纳数据量最为全面的数据库之一,我们本次基于GEO数据开展一篇生信类型的文章,进行解读、复现、拓展三个方面的解析。

我们本次的总是就是PC端做生信,实现零代码,只要鼠标点点点。

首先、我们挑选一篇今天3月份发表的2.6分的一篇卵巢癌的生信分析文章;



一、GEO数据挖掘开篇之文章解读


接下来、是GEO数据库的介绍、包括如何快速检索数据、常用数据类型;

二、GEO数据挖掘之原始数据下载

数据已经整装待发,那么开始对数据进行表转化、SangerBox工具盒中的GEO转换器、RMA等数据使用说明。

三、GEO数据挖掘之数据预处理

万事具备只欠分析,那么开始对数据进行标准化、箱线图工具介绍、差异分析(DEcenter工具使用方法)、火山图(差异结果可视化)以及热图(Gene Cluster和TreeView的联合使用)以及多套数据差异分析结果整合(RRA工具使用)

四、GEO数据挖掘之标准化及箱线图绘制

五、GEO数据挖掘之火山图和热图绘制

六、GEO数据挖掘之差异分析结果整合

是时候展现真正的技术了,那么基本分析已经完成,接下里是文章中的复杂分析,如GSEA(此乃拓展,工具盒中的简易GSEA的使用以及结果解析)、功能富集(无论是KEGG还是GO,DAVID及g:Profiler的使用操作)、富集结果的可视化(Excel展示、Cytoscape中Enichment、ClubGO等插件)以及PPI互作网络分析(主要介绍String数据库以及MCODE插件的使

七、GEO数据挖掘拓展篇值GESA富集分析

八、GEO数据挖掘之功能富集

九、GEO数据挖掘之KEGG富集

十、GEO数据挖掘终篇之蛋白互作网络分析

到此为止,本次GEO数据数据挖掘系列之一已完结