GEO数据库原始数据分析

GEO（Gene Expression Omnibus）数据库是一个由NCBI（美国国家生物技术信息中心）维护的公共基因表达数据存储库，主要用于收集来自多种实验平台（如Affymetrix、 Illumina等）的转录组测序数据。对于原始数据分析，通常涉及以下几个步骤：

1. **数据下载**：首先从GEO网站检索感兴趣的系列（Series）、样品（Sample）或实验（Experiment），然后下载包含原始counts数据或microarray信号的.GDS文件。

2. **数据预处理**：这包括对下载的数据进行清洗，去除无关元数据，校验数据质量和完整性。可能需要使用工具如R包`geoquery`或Python库`pyGEOparse`来加载和处理GEO数据。

3. **标准化和归一化**：将 counts 或 intensities 数据转换成统一的比例或表达值，比如TMM（Trimmed Mean of M-values）、FPKM（ Fragments Per Kilobase per Million mapped reads）或RPM（Reads Per Million）。

4. **质量控制**：检查是否存在异常值、批次效应（Batch Effect）或其他技术偏差，并进行相应的调整。

5. **表达差异分析**：如果研究的是两组或多组样本间的差异，会应用统计学方法（如t-test、ANOVA、DESeq2等）或机器学习算法找出显著的基因表达变化。

6. **生物信息学解读**：通过对比数据库中的已知基因功能注释，进行富集分析（如KEGG通路分析、GO enrichment等），了解潜在的生物学过程或分子机制。