没有样本，没钱测序，如何拿别人的数据来发自己的文章呢？
公共数据库挖掘呀！
众所周知，TCGA和GEO是最著名的两大公共数据库，前者主要存储高通量（二代测序）数据的肿瘤样本数据，后者GEO数据库全称GeneExpressionOmnibusdatabase，是由美国NCBI创建并维护的基因表达数据库。它创建于年，论文中涉及到的基因表达检测的数据几乎都提交到了这个数据库。
GEO除了二代测序数据，还包含芯片测序、单细胞测序数据,样本数据也不限于肿瘤。不同于TCGA的规整数据，GEO芯片数据由于芯片平台（公司）不同，需要进行ID转换（芯片ID对应基因）、数据标准化、去批次效应后，才能进行数据分析，这也是GEO数据挖掘的难点，很多科研萌新一看到眼花缭乱的数据，瞬间懵逼了。
不过好在，在今天的神站上，你只要“鼠标点点点”就可以分析两大数据库的数据，获得高清矢量图，更重要的是全部提供原始数据和方法学写作。
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TCGA数据分析平台是由几个临床医生联合生信大拿一起搭建，界面极其简介，左侧栏是TCGA上所有33种肿瘤类型，之后第二期会纳入非肿瘤的疾病。顶部是各种分析模块。首页特别注明了，所有数据均由Rv4.0.3分析完成,意思就是说在平台上分析的结果和拿R语言敲代码分析的结果是完全一样的，这就太爽了。
别看界面简单，该平台功能极其强大，比如想分析下“某个基因在肺腺癌里EGFR突变和野生型病人中表达水平和预后差异”就轻而易举。
平台有极其强大的样本筛选功能，可以对样本进行除了临床信息，治疗信息的进一步筛选外，比如可以根据某一个基因是否突变筛选，某一个基因的表达量水平进行筛选，比如近年来火热的肺腺癌EGFR野生型伴PDL-1低表达相关研究，就完全没问题了。这也是目前已知所有第三方网站无法实现的。
样本筛选表
样本筛选好后，就可以选择需要的功能模块进一步分析啦。
单样本分析，顾名思义就是针对某一个样本的分析，里面的工具目前包括了临床信息比较，批量生存分析，基因与生存，基因与TMB/MSI，桑基图，两基因相关性。
而多样本分析，就是针对某几个样本之间差异的比较，目前包括以下工具：
多组生存，基因表达比较，miRNA比较，突变比较，免疫评分，免疫检查点，甚至铁死亡，m6A。
在复杂分析里，集成了以下耳熟能详的分析模块，比如亚组分型，基因突变景观，差异基因分析，预后模型(列线图)，预后模型(Signature)，泛癌分析。
然后，在思维导图和视频教程里，师兄和师兄讲解了如何使用“十字研究法”，交叉运用单样本和多样本工具，让课题设计思如泉涌。
这些分析如果让公司去做，估计要几百上千甚至上万了，而这个平台鼠标点击几下，就可以生成所有的高清矢量图，更重要的是还有对应的原始数据下载，这个相当重要。
不仅如此，平台还针对每一个分析结果，给出了对应图例，方法学，结果的中英文对照，和参考文献，这个对我们写文章也很重要。
从课题设计，工具使用，再到零代码，一键分析，原始数据下载，再到论文写作，不得不说，这个由一群医生创建的生信平台，实在是太懂广大科研gou了。
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中文版GEO数据库相比TCGA主要存储高通量（二代测序）数据的肿瘤样本数据，GEO数据库全称GeneExpressionOmnibusdatabase，是由美国NCBI创建并维护的基因表达数据库。它创建于年，论文中涉及到的基因表达检测的数据几乎都提交到了这个数据库。
GEO除了二代测序数据，还包含芯片测序、单细胞测序数据,样本数据也不限于肿瘤。不同于TCGA的规整数据，GEO芯片数据由于芯片平台（公司）不同，需要进行ID转换（芯片ID对应基因）、数据标准化、去批次效应后，才能进行数据分析，这也是GEO数据挖掘的难点，很多科研萌新一看到眼花缭乱的数据，瞬间懵逼了。
临床生信之家的GEO分析工具，从小编的体验看，有以下特点：
1.所有数据都来之GEO，以上提到的难弄的数据预处理过程均自动完成。
.临床生信之家一贯的：无需代码基础，鼠标点点点即可完成ID转换，数据标准化，去批次，高清出图，原始数据下载一气呵成！
3.数据集介绍全部实行中英文对照。
这样的“中文版GEO数据库”你爱不爱呢？！
首先选择GEO分析模块，选择数据集筛选，搜索框中直接输入心血管方向的“高血压”。
右边可以选择是匹配标题还是摘要还是实验设计类型，此处我们选择标题。
临床生信之家