基因家族分析套路
手把手教你单基因分析如何从1做到8
手把手教你单基因分析如何从1做到8展开全文从目前发表的许多文章来看，做单基因纯生信分析的思路大多是迎合已经发表的大型研究，很难单独依靠挖掘公共数据库而发现一个功能强大的新基因，主要原因有两个：1.在肿瘤研究中，功能强大的基因很多早就已经被研究过了，比如P53，在上个世纪就已经研究的很透彻了，所以未曾见过现在还有用单独用P53这个基因来做纯生信分析的（当然不能排除P53和别的基因联合分析）；2.如今纯生信数据挖掘不像最开始那几年随便挖一个表型都能发一篇文章，现在水涨船高，如果你挖掘到一个未曾报道的功能强大的基因，编辑第一反应就是这个表型是否可靠，第二反应就是让你拿实验进行验证。
所以，做单基因纯生信最好的打开方式就是阅读最新的文献，尤其是单细胞转录组的文章，它们会在单个细胞水平上发现很多备选基因，而由于篇幅的限制，不能把每个基因都研究一遍，而大家就可以从中挑选几个备选基因进行分析，这样既能打消编辑的怀疑，又能通过数据挖掘发现新的表型；还有一种方法是看最新报道的功能强大的基因，然后换一种癌型进行分析，因为人类癌症的异质性很大，同样的基因在不同肿瘤中可能参与不同的功能通路，然后可以进行类比，搬运到别的肿瘤中进行分析，言之有理即可。
同时还有一个技巧是，如果对所研究癌型没有要求的话，可以着重研究比较罕见的肿瘤，比如下面这篇今年刚发表在BioMed Research International（IF:2.3）杂志上的单基因纯生信文章：就是对COL1A1在间皮瘤中的表型进行分析，而且没有使用任何代码。
其实有关COL1A1这个基因在肿瘤中研究已经很多了，小编随便搜了两篇：但是这篇之所以能发表，首先是因为对COL1A1在间皮瘤中的表型进行分析，因为间皮瘤很罕见，从而具有较强的新颖性；当然这篇文章还有另一点可取之处是它的分析角度是肿瘤免疫浸润。
一般编辑为了增加引用率都是会比较偏向接收热点研究的文章，而肿瘤免疫浸润正是这几年的热点之一，其余的热点方向还包括肿瘤代谢研究，肿瘤的表观修饰（m6A）研究等。
基因家族生信分析
基因家族生信分析一、什么是基因家族概念：是来源于同一个祖先，有一个基因通过基因重复而产生两个或更多的拷贝而构成的一组基因，他们在结构和功能上具有明显的相似性，编码相似的蛋白质产物。
划分：按功能划分：把一些功能类似的基因聚类，形成一个家族。
按照序列相似程度划分:一般将同源的基因放在一起认为是一个家族。
1.常见基因家族：WRKY基因家族：是植物前十大蛋白质基因家族之一，大量研究表明，WRKY 基因家族的许多成员参与调控植物的生长发育，形态建成与抗病虫。
NBS-LRR抗病基因家族：是植物中最大类抗病基因家族之一。
MADS-BOX基因家族：是植物体内的重要转录因子，它们广泛地调控着植物的生长、发育和生殖等过程。
在植物中参与花器官的发育，开花时间的调节，在果实，根，茎，叶的发育中都起着重要的作用。
热激蛋白70家族（HSP70）是一类在植物中高度保守的分子伴侣蛋白，在细胞中协助蛋白质正确折叠。
二、基因家族分析流程：●利用蛋白保守域结构提取号在Pfam数据库提取其隐马尔科夫模型矩阵文件（*.hmm）●在数据库（Ensemble 、JGI、NVBI）下载你所需要的物种的基因组数据（*.fa,*.gff）●在虚拟机中Bio-Linux中的hummsearch程序，用隐马尔科夫模型矩阵文件在蛋白序列文件中搜索含有该保守结构域的蛋白●将蛋白序列导入MEGA软件构建进化树（可以阐明成员之间系统进化关系，从进化关系上揭示其多样性）●利用MEME搜索蛋白质的保守结构域利用MEME搜索基因家族成员的motif可以揭示基因家族在物种内的多样化及其功能，如果他们都含有相同的motif表明其功能具有相似性，如果部分家族成员含有其他不同的motif,很可能这些成员有其他特异功能，或者可以归分为一个亚族●绘制基因染色体位置图从*.gff文件中抽取我们搜索到的基因位置信息，http://mg2c.iask.in/mg2c_v2.0/在线绘制基因染色体位置图通过染色体位置分布，可以了解基因主要分布字哪条染色体上，及是否能形成基因簇（被认为是通过重组与错配促进基因交流）●基因结构分析从gff文件中抽取基因的结构信息，绘制转录本结构图。
核苷酸序列比对与基因家族演化分析
核苷酸序列比对与基因家族演化分析概述核苷酸序列比对和基因家族演化分析是生物信息学中重要的研究方法。
核苷酸序列比对是将两个或多个核苷酸序列进行比较，并通过寻找相似性和变异性来研究它们之间的关系。
基因家族演化分析则是通过比对相关基因的核苷酸序列，探究它们的进化历程和亲缘关系。
本文将详细介绍核苷酸序列比对和基因家族演化分析的原理、方法和应用。
核苷酸序列比对的原理与方法核苷酸序列比对是通过比较两个或多个核苷酸序列的完全性、相似性和变异性来推断它们之间的关系。
核苷酸序列比对的原理基于生物进化的基本思想：相同的DNA序列在不同物种中表现出不同的特征，这些特征可以反映物种之间的进化关系。
核苷酸序列比对的方法主要分为全局比对和局部比对两种。
全局比对适合于相似性较高的序列，它通过考虑整个序列的相似性来确定最佳比对位置。
局部比对则用于相似性较低的序列，它只关注具有较高相似性的区域，从而可以发现更多的共同特征。
核苷酸序列比对的常用算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
Smith-Waterman算法是一种局部比对算法，通过计算一个得分矩阵来找到最佳的匹配位置。
Needleman-Wunsch算法则是一种全局比对算法，它将序列比对问题转化为一个路径搜索问题，通过动态规划的方法找到最优路径。
核苷酸序列比对的应用非常广泛。
它可以用于研究同一物种内的个体间差异，如单核苷酸多态性(SNP)的分析。
此外，它还可以用于研究不同物种之间的亲缘关系，如物种分化和进化的研究。
基因家族演化分析的原理与方法基因家族演化分析是通过比对一组相关基因的核苷酸序列，研究它们的进化历程和亲缘关系。
基因家族是指具有共同起源的一组基因，它们在物种中以多个拷贝的形式存在。
基因家族演化分析的方法主要包括系统进化树构建和序列聚类分析。
系统进化树构建是通过比对一组相关基因的核苷酸序列，计算它们之间的距离或相似性，并将它们构建成一个进化树来描述它们的亲缘关系。
零基础-6小时-完全重现某个基因家族分析文章（的分析部分）
零基础-6小时-完全重现某个基因家族分析文章（的分析部分）先说明1.本推文出发点就是……个人觉得有趣2.本推文已尽可能地保证零基础的朋友能在windows下完全重现，但不保证每个人都能重现。
毕竟我没有义务。
所以最好不要针对本文的步骤向我提问（星球的朋友除外），近期赶课题，木有时间。
（另，个人时间和精力有限，大群可以学习交流，但我不一定会回复（也没有义务），直接私信我讨论交流的朋友，请先微信转账或附图支付宝转账-）。
出发点前几天某公众号放出基因家族分析服务，有朋友告知我，那个收费是一个家族三万RMB。
对于这个家族，事实上，我个人觉得挺值的。
只是，该公众号拿了别人家的基因家族文章（我与文章作者已沟通过啦，作者表示躺着中枪），容易让别人误会（难道是该文作者出来搞？）。
可以在该广告文看到TBtools一个比较简单的输出图片。
我个人自然是内心不舒服。
既然如此，那我就写一篇推文，告诉没做过基因家族分析的朋友，没有任何基础，照样可以在短时间内（一天之内），完成一个基因家族的分析如此这般，你可以省下三万RMB。
Anyway，感觉大家都爱做基因家族。
既然如此，我就直接重现那个用了TBtools输出图片却没有引用TBtools的文章。
重现过程整个文章的分析比较简单，我们尽可能用TBtools来实现其中的各个步骤，能简化的就简化，力求结果一致序列下载在弹出的窗口中，选中需要的文件，然后点击Download Selected Files在随后弹出的下载窗口，保存下载文件下载完毕，解压压缩文件，并进入annotation，即可看到这个对应的注释信息扫描对应基因家族的模式下载不管，那就做做看先看到文章中，做的是一个糖转运基因家族-sugar transporter (STP) gene family，好嘛，这个其实应该找下拟南芥的数据来看看，就知道有什么保守domain了。
也可以输入到pfam使用HMMER构建数据库，输入对应的命令hmmpress Sugar_tr.hmm使用TBtools，只提取我们关注的pfam模式使用Text Block Extractor And Filter工具使用文本编辑器（如notepad++）打开这个文件，发现扫描出来的序列非常多，且evalue 也很低，（同样的情况，同样的操作用在拟南芥也是一样，而使用pfam 数据库这个模式对应的5000+个植物序列进行blastp ，也是一样的结果）。
基因家族分析--低成本SCI文章思路
基因家族分析--低成本SCI文章思路相分析基因家族发套路SCI文章可观看手把手教学：《基因家族视频课程》生物信息发展迅猛，公共数据库中存放着海量的数据，如何利用这些公共数据结合自己的实验发一篇SCI？基因家族分析无疑是个低投入、高产出的好选择。
今天我们就拿2018年发表的一篇文献跟大家聊聊这类文章是怎么做的！纵观全文，其主纵观全文，其主要的分析内容包含了常规的基因家族流程分析、转录组表达量分析及荧光定量PCR分析，文章刊发在2018的《BMC Genomics》（IF为3.7）上，下面是文章解读要的分析内容包含了常规的基因家族流程分析、转录组表达量分析及荧光定量PCR分析，文章刊发在2018的《BMC Genomics》（IF为3.7）上，下面是文章解读文章标题：摘要：分析的主要内容：1、通过HMM搜索然后确定包含ACD domain的序列，并且分子量在15–42kDa范围之内，鉴定到48个马铃薯Hsp20基因家族成员。
2、分析了Hsp20基因家族成员在进化上的关系，构建进化树时添加了水稻、大豆、水稻、杨树的Hsp20基因并且将StHsp20-29去掉（与其他序列的差异太大），进化树分成了12个亚族3，Hsp20 基因结构，将基因结构与进化树及motif汇整了一张图片。
4、绘制基因在染色体的位置图，有的基因在染色体组成了基因簇。
attachments-2018-05-KXVsEW5v5aeffa9c33b91.jpg6、利用转录组数据对Hsp20基因家族成员进行表达分析，除了StHsp20-2和StHsp20-45之外的基因在各种组织和器官中均有表达。
7、利用RT-PCR分析StHsp20基因在热、盐及干旱胁迫条件下的表达， 14个Hsp20基因（StHsp20-4,6,7,9,20,21,33,34,35,37,41,43,44和46）在热应激的相对表达水平显着上调（超过100倍）。
参考文献：Zhao P, Wang D, Wang R, et al. Genome-wide analysis of the potatoHsp20gene family: identification, genomic organization and expression profiles in response to heat stress:[J]. Bmc Genomics, 2018, 19(1):61.更多生物信息课程：1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接：基因家族分析实操课程、基因家族文献思路解读2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接：转录组（有参）结果解读；转录组（无参）结果解读3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接：WGCNA-加权基因共表达网络分析4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接：转录组标准分析后的数据挖掘、转录组文献解读5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读、OTU网络图绘制、cytoscape与网络图绘制课程6. 生物信息入门到精通必修基础课，学习链接：linux系统使用、perl入门到精通、perl语言高级、R 语言画图7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章，学习链接：TCGA-差异基因分析、GEO芯片数据挖掘、GSEA富集分析课程、TCGA临床数据生存分析、TCGA-转录因子分析、TCGA-ceRNA调控网络分析8.其他课程链接：二代测序转录组数据自主分析、NCBI数据上传、二代测序数据解读。
全基因组重测序家系样本研究思路
全基因组重测序家系样本研究思路全基因组重测序家系样本研究是一种通过对家系成员进行全基因组重测序分析，来研究遗传变异在家系中的传递和影响的方法。
下面是一个可能的研究思路：1. 家系样本选择：选择一个包含父母和子女的家庭样本，确保样本之间有明确的亲缘关系。
2. DNA提取和测序：从每个家庭成员的血液或唾液样本中提取DNA，并进行全基因组重测序。
可以使用高通量测序技术，如Illumina HiSeq平台。
3. 数据预处理：对测序数据进行质量控制和剔除低质量的序列，然后进行比对，将测序reads与参考基因组序列进行比对。
4. 变异检测和注释：使用生物信息学工具对比对后的测序数据进行变异检测，包括单核苷酸变异（SNV）、插入缺失（InDel）和结构变异（SV）。
然后对检测到的变异进行注释，包括功能注释、遗传变异数据库查询等。
5. 变异过滤和筛选：根据研究目的和家系特点，进行变异过滤和筛选。
可以根据变异的频率、功能、致病性等进行筛选，以确定与家系特征相关的变异。
6. 遗传分析：通过对家系成员的变异数据进行遗传分析，可以分析遗传变异在家系中的传递模式，如常染色体显性遗传、常染色体隐性遗传或X连锁遗传等。
7. 功能分析和富集分析：对筛选出的变异进行功能分析，可以使用生物信息学工具预测变异的功能影响，如影响蛋白结构或功能。
此外，还可以进行富集分析，探索变异富集在哪些功能通路或生物学过程中。
8. 结果分析和解释：根据遗传分析和功能分析的结果，对家系样本中的遗传变异进行解释，探索与家系特征相关的遗传因素。
9. 结果验证和进一步研究：根据家系样本的研究结果，可以选择一些候选变异进行验证，如通过Sanger测序验证变异的存在。
此外，还可以进一步扩大样本规模，进行更大范围的家系样本研究。
全基因组重测序家系样本研究可以帮助我们深入了解遗传变异在家系中的传递和影响，为研究遗传性疾病和个体遗传特征提供重要的基因组学数据。
基因系谱图知识点总结
基因系谱图知识点总结基因系谱是一种用于描述家族成员间遗传关系的图表，它能够清晰地显示家族成员间基因的传递和遗传信息，有助于人们了解家族成员的健康状况、遗传病风险以及疾病的传播方式。
基因系谱图在遗传学研究中起着重要作用，可以帮助人们预测遗传疾病的风险，为家族成员提供更好的健康指导。
基因系谱图的绘制基因系谱图的绘制是通过搜集和整理家族成员的个人信息、遗传病史、生育史等资料，然后按照一定的标准和规则进行绘制。
一般来说，基因系谱图包括三大部分：家庭成员的基本信息、家族疾病的遗传传播和分析结论。
具体包括以下几个步骤：1. 搜集家庭成员信息：收集家族成员的姓名、出生日期、性别、婚姻状况、教育程度等基本信息，以及有关遗传病史、患病情况、疾病诊断资料等。
2. 绘制家族家谱图：按照家族成员的血缘关系，将他们的基本信息用图表形式进行展示，通常以直线、圆圈等形状来表示不同的家庭成员，并标注相关信息。
3. 疾病遗传传播分析：分析家族成员患病情况与家庭遗传史、家族成员之间的关系，并探讨疾病的发病机制，推断疾病的遗传模式等。
4. 提出健康建议：根据家族成员的基因系谱图和遗传病风险，为他们提出相应的健康建议，帮助他们预防遗传疾病的发生。
基因系谱图的应用基因系谱图在医学、遗传学等领域有着广泛的应用，可以用于以下几个方面：1. 家族遗传病风险评估：通过构建家族成员的基因系谱图，分析家族中遗传病的患病情况和遗传模式，为家族成员提供个体化的遗传咨询和风险评估。
2. 遗传病筛查与预防：基因系谱图可以帮助家族成员了解自身遗传病风险，及早进行相关疾病的筛查和预防，避免遗传病的传播与发生。
3. 遗传病研究与诊断：在医学研究领域，通过绘制家族成员的基因系谱图，分析家族中遗传病的发病情况和遗传模式，有助于进行遗传病的基因检测和诊断。
4. 个性化医学治疗：基因系谱图可以为个体提供定制化的医疗服务，根据家族成员的遗传特点，制定个性化的医学治疗方案，提高治疗效果和预防效果。
基因家族结构的分析
基因家族结构的分析基因家族是指有共同祖先，并具有相似结构和功能的一组基因。
在生物进化的过程中，基因家族起到了至关重要的作用，它们不仅能够为生物提供各种功能的基因，也能够增强生物的适应性和多样性。
因此，对基因家族的结构和功能进行深入的研究，对于理解生物进化和追踪亲缘关系以及开发新的生物技术，都具有重要的意义。
基因家族的分类基因家族按照一定的标准进行分类，因此也有了不同的分类方式。
主要有以下几种：1. 基于序列相似性的分类：对基因家族的成员进行序列比较，发现它们之间存在一定的相似性，因此将它们归为同一家族。
2. 基于功能相似性的分类：对基因家族的成员进行功能分析，发现它们具有相似的生物学功能或同样的代谢途径，并且它们的结构也存在相似之处，因此将它们归为同一家族。
3. 基于基因进化历史的分类：通过对基因家族成员的进化历史进行分析，揭示它们之间的亲缘关系和进化模式，为基因家族的进化历程提供新的认识。
不同的分类方式都有各自的优缺点，因此在具体研究中，需要针对具体的问题采用不同的分类方法。
基因家族的结构基因家族的结构是指基因家族的成员之间存在的结构特征和相互关系。
在基因家族中，成员之间存在着相似的序列和结构，这说明它们具有相似的功能。
而且，由于基因家族的成员之间存在着亲缘关系，它们之间的结构和序列也存在着一定程度的相似性。
基因家族的结构是由基因家族成员的增加和动态演化所决定的。
基因家族的成员可以从一开始就存在，也可以是后期经过复制和转座得来的。
在不同的进化历史阶段，基因家族的成员数目和组成都不同。
因此，对基因家族的结构进行研究，不仅可以为其功能的研究提供依据，也可以为其进化的研究提供新的认识。
基因家族的功能基因家族的功能是指基因家族成员所具有的生物学功能。
一个基因家族中的成员可以具有相同的功能，也可以具有不同的功能。
基因家族的成员在生物体内扮演着不同的角色，并参与到不同的生物学过程中，比如代谢途径、遗传信息的传递和表达等。
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基因家族分析套路（一）近年来，测序价格的下降，导致越来越多的基因组完成了测序，在数据库中形成了大量的可用资源。
如何利用这些资源呢？今天小编带你认识一下不测序也能发文章的思路--全基因组基因家族成员鉴定与分析（现在这一领域可是很热奥）；一、基本分析内容⏹数据库检索与成员鉴定⏹进化树构建⏹保守domain和motif分析.⏹基因结构分析.⏹转录组或荧光定量表达分析.二、数据库检索与成员鉴定1、数据库检索1）首先了解数据库用法，学会下载你要分析物种的基因组相关数据。
一般也就是下面这些数据库了⏹Brachypodiumdb:/⏹TAIR:/⏹Rice Genome Annotation Project ：/.⏹Phytozome:/⏹Ensemble:/genome_browser/index.html⏹NCBI基因组数据库：/assembly/?term=2）已鉴定的家族成员获取。
如何获得其他物种已发表某个基因家族的所有成员呢，最简单的就是下载该物种蛋白序列文件（可以从上述数据库中下载），然后按照文章中的ID，找到对应成员。
对于没有全基因组鉴定的，可以下列数据库中找：a. NCBI: nucleotide and protein db.b. EBI: http://www.ebi.a/.c. UniProtKB:/uniprot/2、比对工具。
一般使用blast和hmmer，具体使用命令如下：⏹Local BLASTformatdb–i db.fas–p F/T；blastall–p blastp(orelse) –i known.fas–d db.fas–m 8 –b 2(or else) e 1e-5 –o alignresult.txt.-b:output two different members in subject sequences (db).⏹Hmmer (hidden Markov Model) search. Thesame as PSI-BLAST in function. It has a higher sensitivity, but the speed islower.Command:hmmbuild--informatafaknown.hmmalignknown.fa;hmmsearchknown.hmmdb.fas>align.out.3、过滤。
⏹Identity: 至少50%.⏹Cover region: 也要超过50%或者蛋白结构域的长度.⏹domain: 必须要有完整的该蛋白家族的。
工具pfamdb (/) 和NCBI Batch CD- search. (/Structure/bwrpsb/bwrpsb.cgi).⏹EST 支持⏹ Blast and Hmmer同时检测到4、通过上述操作获得某家族的所有成员基因家族分析套路（二）本次主要讲解在基因家族分析类文章中，进化部分分析的内容。
主要是进化树的构建与分析。
一、构建进化树的基本步骤１、多序列比对. Muscle program.２、Model 选择. 分别针对蛋白序列和核酸序列的模型选择程序。
ProtTest program for protein and ModelTest or Jmodetlest for DNA(htt p:///58001704/blog).３、算法选择。
三种. NJ, ML and BI.４、软件选择。
MEGA (bootstrap least 1000 replicates), phyML and Mrbayes (http:/ //58001704/main).５、进化树修饰. MEGA: view->options and subtree-> draw options. Also can be deco rated in word (/58001704/main)二、具体步骤2.1 多序列比对。
一般采用muscle。
因为 MUSCLE is one of the best-performing multiple alignment programs according to published benchmark tests, with accuracy and speed that a re consistently better than CLUSTALW.2.2 模型选择。
对于用蛋白序列构建进化树的可以采用下面命令：java -Xmx250m -classpath path/ProtTest.jar prottest.ProtTest -i alig nmfile.phy.运行结果如下图注意：1）“.Phy” format. Only allow ten charaters.注意名字不能重复相同。
2）AIC: Akaike Information Criterion framework.3）Gamma distribution parameter (G): gamma shape.3）proportion of invariable sites: I.2.3 构建进化树2.3.1 意义：a聚类分析。
如亚家族分类。
像MAPKKK基因家族通过进化树可以清楚分为 MEKK, Raf and ZIK三个亚家族.b亲缘关系鉴定。
在进化树上位于同一支的往往暗示这亲缘关系很近c 基因家族复制分析。
研究基因家族复制事件（duplication events），两种复制事件类型常采用的标准：Tandem duplication: Identity and cover region more than 70% and tight ly linked (Holub, 2001).Chromosomal segment duplication: Plant Genome Duplication Databas e (PGDD: /duplication/)2.3.2 进化树。
一般ML树比较准确，但应结合方法，如NJ树，相互验证。
2.3.3 进化部分分析：KaKs计算2.3.3.1 简单的方法. 可以使用下面的网页PAL2NAL(http://www.bork.embl.de/pal2nal/)2.3.3.2 标准方法：.a. ParaAT: ParaAT.pl-h test.homologs -n test.cds -a test.pep -p proc –f axt –k -o outputb. KaKs_Calculator –m NG(or else) -i test.axt -o test.axt.kaksc.分歧时间计算：Divergenttime（T） calculation.T=Ks/2λ. λ : mean 5.1-7.1×10-9 .d. Ka/Ks意义：Ka/Ks=1.中性进化。
.Ka/Ks<>Ka/Ks>1.正选择。
Positively selected genes and produce fitness advantagemutations to ev olve new functions.基因家族分析套路（三）本节主要讲基因结构分析套路1、Motif分析使用软件MEME，命令如下：meme sample.fa -dna –revcomp -nmotifs 10 -mod zoops -minw 6-maxw 50>meme_htmlForm at.html2、基因结构分布图可以使用在线网站GSDS2.0：website:/用法如下：结果展示3、基因结构常见统计信息：自己excel或写程序统计a. The number of intron andexon.b. The splicing intronpattern inculding 0,1,2 phase.c. The marked region. Forexample kinase domain.d. sequence length.e. UTR.4、启动子分析。
网站：主要做植物的：http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/plantcare/html/注意事项：a. IE brower.b. Only one sequence for oncesearch and the length was limited in 1000 bp.c. DNA sequence origin: 1000 or1500 bp upstream of ATG of one gene. 分析结果：基因家族分析套路（四）一、转录组及芯片原始数据下载网站1、GEO datesets/profile(/gds ).。
用法见下图。
GEO数据ID命名规则：GPL->GSE->GSM.GPL: platformGSE: multiple series.GSM: multiple samples.GDS ≈ GSE. Thedifference concentrated on the data labeled GDS can be ana lyzed for one geneonline. It is simple and easily.The data in the sameGPL can be used to compare inexperiment下面是在线分析转录组数据的用法：2、EBI ArrayExpress(/arrayexpress/) 该数据库下载数据用法如下：3、PLEXdb(/).该数据库下载数据用法如下，注意用户名和密码！4、SRA db(/sra/)5、DRA db（http://trace.ddbj.nig.ac.jp/DRASearch/）二、数据处理拿到原始数据，要进行处理，才能进行后续数据分析。
1、芯片数据。
原始数据格式“.cel”格式。
以AffyMicroarray数据处理为例讲述主要的命令如下：> library(affy);>library(makecdfenv);>library……> barleyGenome = make.cdf.env(“barleyGenome.cdf")>mydata <- ReadAffy() ##choose “.cel “ file analyzed.>eset <- rma(mydata);>write.exprs(eset,file="mydata.txt")>design <- model.matrix(~-1+factor(c(1,1,2,2,3,3))) # Createsappropriate de sign matrix.>colnames(design) <-c("group1", "group2", "group3") # Assigns column na mes.>fit <- lmFit(eset, design) # Fits a linear model for each gene based onthe g iven series of arrays.>contrast.matrix <- makeContrasts(group2-group1,group3-group2, group3 -group1, levels=design) # Creates appropriate contrast matrix toperform all pair wise comparisons.>fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast.matrix)# Computes estimatedcoefficients a nd standard errors for a given set of contrasts.>fit2 <- eBayes(fit2) # Computes moderated t-statistics and log-oddsof diff erential expression by empirical Bayes>topTable(fit2, coef=1,adjust="fdr", sort.by="B", number=10) # Generates li st of top 10 ('number=10')differentially expressed genes sorted by B-values ('sor t.by=B') for firstcomparison group.>write.table(topTable(fit2, coef=1,adjust="fdr", sort.by="B", number=500),fi le="limma_complete.xls", s=F, sep="\t") # Exports complete limma sta tistics table forfirst comparison group.>results <- decideTests(fit2,p.value=0.05); vennDiagram(results)2、转录组数据处理。