整理自 小洁老师授课内容图表介绍热图输入数据输入数据是**数值型矩阵/数据框**颜色的变化表示数值的大小热图类别相关性热图差异基因热图1. 散点图2. 箱线图输入数据是一个连续型向量和一个有重复值的离散型向量 即 分类变量图解：包括 min max median 25% 75% 离群点单个基因在两组之间的表达量差异3. 火山图横坐标：logFC，纵坐标：-log10(P.value)F
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2023-07-26 12:40:18
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生信技能树学徒第二周一、GEO数据库 芯片数据获取#数据下载
rm(list = ls())
library(GEOquery)
#先去网页确定是否是表达芯片数据，不是的话不能用本流程。以GSE56649为例
gse_number = "GSE56649"
eSet <- getGEO(gse_number, destdir = '.', getGPL = F)
class(eSet)
l
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2023-09-08 16:55:03
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# GEO数据挖掘
在当今大数据时代，地理信息系统（Geographic Information System，GIS）和地理信息科学（Geographic Information Science，GIScience）的发展日益成熟，地理信息数据的应用也变得越来越广泛。GEO数据挖掘就是利用地理信息数据进行数据挖掘的一种技术，通过对地理信息数据的分析和挖掘，可以发现其中隐藏的规律和信息，为决策和
原创
2024-07-14 04:22:34
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一、前言这是2024年春节后的第一个推送教程，我们也给大家赠送一个福利。将前期的付费教程免费推送给大家。其实，这个教程的周期是很长的，但是到现在也没有更新完。主要原因是，在于自己的时间，自己一个人并没有那么多的业余时间来完成非领域的知识点，只能是在自己得空的时候，来做一做。因此，小杜一直鼓励和希望大家可以进行投稿（对于，投稿。个人认为是对自己今天做的知识点总结，我们每个人精力是有限的，不可能记忆力
GEO数据挖掘1. GEO数据库简介2. 数据下载3. 数据质量检查4. ID转换5. 数据探索5.1 PCA分析5.2 hclust聚类5.3 limma包进行差异分析5.3.1 热图5.3.2 火山图5.4 GO and KEGG 生信菜鸟一枚，记录下学习生信技能树GEO数据挖掘相关视频的学习笔记。1. GEO数据库简介NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）是一个
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2023-08-16 18:03:32
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前言：关于GEO数据我们的目标是要从读懂文献到复刻文献实验，再到掌握GEO数据挖掘的能力。首先便是要广泛阅读，在读文献时，提炼脉络，读懂文献使用了哪个或哪些GSE数据集，对数据做了哪些处理。了解清楚后，便可下载相应的数据集，得到表达矩阵，作差异分析，注释等一系列下游分析。 一篇文章可以有一个或多个GSE数据集，一个GSE里可以有一个或多个GSM样本。多个研究的GSM样本可以根据研究目的整合为一个G
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2023-11-22 19:00:24
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【生信技能树】GEO数据库挖掘P5 4 ID转换技巧大全【方法1】本章接导入，利用read.table函数导入gz文件后是一个data.frame# 根据情况设置分隔符啥的
a=read.table('GSE42872_series_matrix.txt.gz', sep = '\t',quote = "", fill = T,
comment.char = "!
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2023-08-25 16:09:48
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点击进去如下图：可以看见我们上传数据需要准备三个文件，分别为：Metadata spreadsheet、Processed data files、Raw data files。下面分别介绍每个文件如何填写以及准备。01、Metadata spreadsheet文件点击下方链接下载该表格该表格一共包括7个部分，以下将分别介绍如何填写：A、SERIES主要包含文章的标题、概述、实验整体设计、共同作者、
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2023-09-20 19:24:13
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一、GEO数据库简介 GEO全称Gene Expression Omnibus data base，由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库(通过NCBI首页，All Databases下拉框中选择GEO DataSets)。收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据。2000年开始建立的时候，主要是表达芯片数据，但是之后
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2023-07-11 20:42:07
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R数据挖掘GEO是一个在生物信息学中重要的课题，特别是在基因表达数据的分析和解读方面。通过分析GEO数据库中的公共基因组数据，我们可以揭示生物学过程、疾病机制以及潜在的生物标志物。在这篇博文中，我将为大家详细说明如何使用R语言进行GEO数据的挖掘，包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等。
## 技术原理
挖掘GEO数据的基本流程如下：
```mermaid
flowchart
前言要做分析那肯定要下载数据，这下载数据的过程大家肯定都会，但是下载完的数据真的能直接就使用吗？使用工具： R 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、数据质量分析有什么用吗？GEO可以对芯片的数据进行管理，但是并不对数据的质量进行监控，所以这就需要我们对所下载的芯片的数据进行质量风险，规避之后做的分析有风险。二、相对对数表达（RLE）与相对标准差（NUSE）相对对数表达（RL
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2024-01-15 21:02:46
348阅读
# GEO语言数据挖掘
## 1. 引言
在当前信息爆炸的时代，越来越多的数据被生成和存储。为了从这些数据中提取有用的信息，数据挖掘成为一种重要的技术。而在语言学领域，GEO语言数据挖掘成为了一项具有挑战性的任务。本文将介绍GEO语言数据挖掘的概念和常见的方法，并展示一些实际的代码示例。
## 2. GEO语言数据挖掘概述
GEO语言数据挖掘是指从地理语言数据中发现有用的知识和模式的过程。地理
原创
2024-01-03 05:53:52
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# GEO数据挖掘代码
数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程。GEO（Gene Expression Omnibus）是一个公共基因表达数据的数据库，其中包含了大量生物学实验的结果。通过挖掘GEO数据，我们可以发现新的基因表达模式、寻找潜在的治疗靶点等。
在进行GEO数据挖掘时，我们通常需要对数据进行预处理、特征提取和模型训练等步骤。下面是一个使用Python进行GEO数据挖掘的示例代码
原创
2023-09-17 10:23:30
356阅读
地理数据模型是地理实体及其关系的形式化抽象和数学描述。随着数据库、面向对象等技术的发展，面向对象的地理数据模型成为大型空间数据库的首选方案，它克服了传统地理数据模型的局限性，将具有复杂结构的一个逻辑整体视为一个对象，提供了概念模型到逻辑数据模型以至物理模型的一致描述，从而大大提高了管理效率，同时也为版本管理、动态模式修改等功能的实现创造了条件。Geodatabase是ESRI公司在其ArcGIS产
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2024-04-12 11:24:28
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随着世界各国对地观测技术的快速发展，国际社会也面临加强国际上地球观测活动协调、促进数据共享的挑战，相关国际组织和国际协调计划不断出现，比如全球综合观测战略(IGOS)、国际对地观测卫星委员会(CEOS，CommitteeonEarthObservationSatellites)、地球观测组织(GrouponEarthObservations，GEO)。GEO作为地球观测领域的政府间国际组织，其目的
原创
2018-12-13 16:31:56
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# Python GEO数据挖掘
## 简介
GEO数据挖掘是指利用地理信息系统（GEO）数据进行分析和提取有价值的信息的过程。Python是一种流行的编程语言，它提供了丰富的库和工具，可以用于处理和分析GEO数据。本文将介绍如何使用Python进行GEO数据挖掘，并提供一些代码示例。
## 安装和设置
首先，我们需要安装相应的Python库。其中最重要的库是`geopandas`和`ma
原创
2023-07-22 06:49:29
354阅读
# 存储 Geo 数据到 MongoDB 的步骤
## 简介
MongoDB 是一个非关系型数据库，提供了灵活的存储和查询方式。它也支持存储和查询地理位置数据（Geo Data），这对于需要处理地理数据的应用程序非常有用。本文将介绍如何在 MongoDB 中存储和查询 Geo 数据。
## 流程
下面是存储 Geo 数据到 MongoDB 的步骤概览：
```mermaid
journey
原创
2023-11-12 11:11:09
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在R用户组织的主题为“R与预测分析科学”的panel会议上，有来自工业界的四位代表发表了讲话，介绍各自在工业界是如何应用R进行数据挖掘。他们分别是：Bo Cowgill, GoogleItamar Rosenn, FacebookDavid Smith, Revolution ComputingJim Porzak, The Generations Network 他们分别
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2023-10-18 19:54:23
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GEO地理位置 简介： Redis
的
GEO
特性在
Redis 3.2
版本中推出， 这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来， 并对这些信息进行操作。来实现诸如附近位置、摇一摇这类依赖于地理位置信息的功能。geo
的数据类型为zset。 GEO
的数据结构总共有六个常用命令：
geoadd
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2023-09-15 09:07:36
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什么是数据挖掘？数据挖掘是从庞大的数据集中寻找潜在有用模式的过程。它是一种多学科技能，使用机器学习，统计学和AI来提取信息以评估未来事件的概率。从数据挖掘中获得的见解用于营销，欺诈检测，科学发现等。 数据挖掘就是要发现数据之间隐藏的、未被怀疑的、以前未知但有效的关系。数据挖掘也称为数据中的知识发现（KDD），知识提取，数据/模式分析，信息收集等。数据类型可以对以下类型的数据执行数据挖掘关系数据库数
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2023-07-29 20:21:41
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