GEO Series （GSExxx）是原始提交者提供的总结研究的记录。这些数据由GEO工作人员重新组合成精选的GEO DataSet （GDSxxx）。DataSet表示使用同一平台处理的生物学和统计学上可比较的样本集合。反映实验变量的信息通过DataSet子集提供。
**访问NCBI-GEO检索页面**：通过此页面，用户可以进行详细的筛选，例如选择特定的系列（保证搜索结果为GSE数据，排除GSM数据）以及指定数据类型（如芯片或高通量数据）。 **使用第三方检索工具**：如Xiantao的数据集检索工具，提供额外的搜索功能，虽然结果可能与GEO不同，但提供了多种搜索方式。
1、ncbigeo数据库支持SQL查询语言，你可以使用SQL语句来查询地理数据。例如，你可以使用SELECT语句来检索特定的地理要素，通过WHERE子句来设置查询条件。了解如何构建有效的SQL查询语句是高效使用数据库的关键。
2、**登录与检索**：首先，登录NCBI网站并导航到Geo portal，输入搜索关键词以查找包含CDS数据的相关研究或样品。 **理解数据结构**：CDS特征域通常在GenBank或RefSeq数据库中可用。了解这些数据库的组织方式，有助于你找到包含CDS信息的特定记录。
3、以下是GEO数据库的一些相关问题：01 我为什么要向GEO提交数据？不提交可以吗？02 我如何将我的数据提交给GEO？首先通过NCBI帐户登录。如果您没有NCBI帐户，可以创建一个新的。然后按要求填写“我的GEO个人资料”表格。
4、访问GEO有两条主要路径：一是通过GSE编号，直接在ncbi.nlm.nih.gov/geo输入编号，详情可参考omicsclass.com/article/...；二是通过NCBI主页，搜索“GEO DataSets”，或者按基因表达量查找GEO Profiles，通过样品类型、实验处理和平台信息筛选数据。在搜索过程中，理解界面元素至关重要。
5、那GEO数据库有哪些检索入口呢？最常用的有两种方式，如果你知道GSE编号可以通过网址http：//直接进入，具体编号介绍文件下载方法见：https：// 另外一种就是通过NCBI主页的入口基因搜索下载。
1、但好消息是，临床生信之家已经开始录入GEO数据，这预示着中文版GEO数据库的到来！从体验来看，它具备以下特点：所有数据均来自GEO，预处理过程全部自动完成；无需代码基础，只需鼠标点击即可完成ID转换、数据标准化、去批次、高清出图、原始数据下载等一系列操作；数据集介绍实行中英文对照。
2、临床生信之家的“中文版GEO数据库”支持用户直接在平台上搜索特定疾病数据，如心血管疾病。搜索模块简单易用，用户可以直接输入关键词，如“高血压”，系统会匹配相关数据集并按匹配程度排序。数据集详细信息包括标题、实验类型等，并提供了中英文对照，帮助用户更好地理解和利用数据。
3、透明感极重的水凝NEOVISION镜片宽12mm，在舒适的同时让效果更强烈更出众！2008年头重磅出击！新增颜色款式，均为日韩人气皇！明星御用！GEO介绍。GEO彩色隐形眼镜采用全s的镭射染色工艺，利用获得FDA认证的染料制作，具有透氧率高、配戴舒适、颜色鲜艳自然的优点。
在Geo数据库中处理测序原始数据，首先需要从表格中查看数据结构。表中展示的应该是样本RNA-seq得到的row count数据。这里每一行对应一个基因，每一列代表一个样本。请注意，第一列表示的是geneID。为了将基因ID转化为更具描述性的gene symbol，可以利用org.Hs.eg.db数据库。
在数据处理的最后阶段，可能需要去除adapter序列。如果SRA文件已去接头，通常可以直接使用；若未去接头，需要查看测序试剂盒说明，如Illumina Nextera DNA Sample prep kit，Illumina官网上提供了所有产品试剂盒的标准接头序列。
在variableeditor变量编辑区里复制。如果你想利用这些数据进行处理的话，可以在variableeditor变量编辑区里复制这些数据，然后在窗口一粘贴，就自动变成矩阵形式了。
具体判断方法：表达量是否需要重新标准化。可以通过boxplot函数观察一下样本表达丰度值的分布是否整齐进行判断。是否需要log2：根据数据值的大小。如果表达丰度的数值在50以内，通常是经过log2转化的。如果数字在几百几千，则是未经转化的。
在分析GEO数据库获取的表达矩阵之前，数据标准化是必不可少的步骤。但需注意的是，并非所有数据都需标准化，具体取决于原始数据的状态。GEO中的数据分为芯片数据和测序数据，标准化方法各异。
首先，我们需要明确的是，Log2fc值是衡量基因表达差异的重要指标，通常认为绝对值大于等于5或2的差异可以被视为显著的。当你的数据集中恰好只有ID和log2fc时，这并不意味着信息的匮乏，反而提供了一种独特的挑战和机会。一种策略是，直接从数据库中筛选出那些满足阈值的基因。
geo2r设置logfc的步骤如下：在GEO数据库中找到您想要比较的实验数据集并打开GEO2R分析工具。第一步是选择要比较的两个样本组，在inputdataset界面中选定基因表达值。
log2fc是以2为底数的对数运算与某些特定数值的乘积，主要用于计算机科学领域中的二进制运算，尤其在计算机内存管理、数据存储和数据分析中非常常见。而logfc并没有固定的基数，在不同的科学领域中可能会使用不同的基数进行计算。比如有时以自然对数e为底数进行计算。
log2FC中的FC即 fold change，表示两样品（组）间表达量的比值，对其取以2为底的对数之后即为log2FC。一般默认取log2FC绝对值大于1为差异基因的筛选标准；据多数文献报道 有取1得 ， 1/2/5 也都有。
logfc，即基因表达差异倍数，直接表示两组间表达量的比值。而log2fc是对logfc进行进一步处理，通过计算表达量比值的以2为底的对数，简化了数据的解读。这个转换通常有助于突出显著差异，因为log2fc通常将较小的差异放大，使得绝对值大于1成为筛选差异基因的常用标准。