寻找GEO数据库中关于膀胱癌复发的数据

您可以尝试使用以下方式寻找GEO数据库中关于膀胱癌复发的数据：

1. 打开GEO数据库网站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
2. 在搜索框中输入关键词 "bladder cancer recurrence" 或 "bladder cancer relapse"
3. 点击搜索按钮，即可获得相关的数据集列表
4. 根据数据集名称、描述、作者等信息，选择合适的数据集进行下载和分析

另外，您也可以通过PubMed等学术文献数据库搜索相关的研究论文，获取更多关于膀胱癌复发的数据和信息。

相关问题

寻找GEO数据库中关于膀胱癌复发的数据，精确到GSE编号

您可以在GEO数据库中搜索以下关键词："bladder cancer recurrence" 或 "bladder cancer relapse"。我在搜索结果中找到了以下几个与膀胱癌复发相关的数据集：

1. GSE37815: Identification of molecular signatures of bladder cancer recurrence using artificial intelligence.

2. GSE110746: Molecular profiling of muscle-invasive bladder cancer reveals survival differences associated with different genomic subtypes and recurrent chromosomal alterations.

3. GSE89027: Identification of Novel Genomic Markers of Bladder Cancer Recurrence.

4. GSE13507: Identification of molecular markers for predicting recurrence in early-stage bladder cancer.

希望这些信息能对您有所帮助。

geo数据库中的count数据怎么转换为fpkm数据

在进行基因表达分析时，一种常见的方法是使用fpkm（每百万个测序reads中的期望碱基数）来量化基因的表达水平，而geo数据库中往往提供了原始的read count数据。下面介绍将geo数据库中的count数据转换为fpkm数据的步骤。

1. 使用TPM（每百万个转录本中的期望碱基数）方法将count数据进行归一化。TPM通过考虑每个基因的长度来调整不同基因间的碱基数差异。具体计算公式为：TPM = (count / gene length) * 1,000,000。其中count为基因的read count，gene length为基因的长度。

2. 计算每个基因的RPKM（每百万个测序reads中的期望碱基数）。RPKM是指在每个基因的长度和测序数据集的total mapped reads数目的考虑下，每个基因的read count的期望碱基数。计算公式为：RPKM = (count / gene length) * 1,000,000 / total mapped reads。

3. 使用RPKM来计算FPKM（每百万个测序reads中的期望片段数）。FPKM在计算过程中考虑了基因的转录本长度，因此更加准确地表示基因表达水平。计算公式为：FPKM = (RPKM / average gene length) * 1,000。

需要注意的是，上述计算中的average gene length是指数据库中所有基因长度的平均值，total mapped reads是指测序数据集中的总mapped reads数目。

通过上述步骤，可以将geo数据库中的count数据转换为fpkm数据，以便更准确地评估基因的表达水平。