如何利用NCBI-GEO探索目標基因在模型中的表達!!花別人的錢,為你開路!

2021-02-20 醫療小道

   

最近雜事一堆各種糾結時常感覺心塞，剛好有老師做心肌梗死的，問我說想初步判斷幾個自己感興趣基因在模型中的表達情況。我就整理了一下如何利用NCBI-GEO資料庫查詢對感興趣的基因在自己研究方向上的豐度。

好吧，就還是以心塞為例吧！心塞大家都經歷過吧，就是傳說中的心肌梗死，哎我能說我是文盲嗎？心肌梗死英文咋說的？我大概只記得小米了。對就是屌絲專用機的MI。

NCBI-GEO大家可玩過？

Gene Expression Omnibus (GEO) Profiles and Datasets。簡單點說就是一個開放的高通量檢測資料庫，對你沒看錯它就是開放的。其實這樣的開放資料庫還不少！做科研嘛，心裡有底點-安心。另外沒錢就先用別人的數據。以後有機會和大家扯下單純用別人的數據如何分析發SCI吧！

看名字似乎是只有表達層面（RNA & DNA）的數據，額這個RNA嘛也有mi/lnc/mRNA等等的嘛。


但事實上它也是包含大量的DNA層面高通量檢測數據，比如SNP/CNV/甲基化晶片、外顯子組測序、全基因組重測序神馬等等的。

好吧，扯得遠了，心塞嚴重起來。還是去找小米發騷吧！原諒我，我是南方淫！！正常點吧！！！


1、首先打開NCBI，搜索「myocardial infarction」。


2、進入如下界面。

看到上圖春色方框了吧？
簡單說，GEO Datasets是指有多少個項目數據，GEO Profiles是指有多少個樣本數據。注意到了吧，這個keyword數據真尼瑪多。我們點擊GEO datasets看看。


可能再詳細點解釋下？哎懶癌開始顯現，別怪我，下次的吧。

另外這麼多項目/樣本你準備要我自己一個一個找？噢，忘了這兩資料庫有高級搜索。

3、GEO profiles高級搜索

點擊搜索得到如下結果：

5、確認profiles對應GEO datasets信息

好吧第一個模型似乎和我想的一樣，但還是點擊GEO datasets看看詳情吧。


您最好點擊原文查看更加具體情況。

5、假設第四步中的第一條信息通過geo datasets查詢確認。點擊右側柱狀圖。

看的夠詳細了吧。對了，組間差異倍數？

總結出來了吧？FC（fold change）是指MI組/對照組的差異倍數，其中底數為2，指數為組間value平均數之差。注意這兒的value是晶片信號值取完log2後的值。

到此我們基本可以搞定自己感興趣基因的表達情況。但是我們也希望全局的看待自己研究模型中所有基因的表達情況，希期可以發現比較新的功能基因，下次有機會再和大家扯一下如何利用GEO資料庫實現吧！

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    Biopython 致力於通過創造高質量和可重複利用的 Python 模塊及類，使 Python 在生物信息學中的應用變得更加容易。利用這個庫，我們可以編寫腳本，讓程序自動搜索下載資料庫中的信息不用為搜索幾十上百個基因的相關文獻發愁，也不用再為尋找幾十個基因的序列、轉錄本信息等愁得焦頭爛額了Biopython 能幹嘛 ？
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