『壹』 目前常用生物信息學分析方法有哪些
現在比較熱門的資料庫包括GEO、TCGA
GEO分析主要是晶元做差異分析，得到差異基因，差異基因可以做GO、KEGG功能富集分析
TCGA資料庫是癌症分析的利器，可以做差異基因，差異miRNA，差異lncRNA，下載和整理臨床數據，做生存分析，高難度的COX分析
這兩個資料庫可以發到不錯的文章
『貳』 geo資料庫的優點
免費且只要是目前已經發表的論文，論文中涉及到的基因表達檢測的數據都可以通過這個資料庫中找到。
GEO資料庫是一個儲存晶元、二代測序以及其他高通量測序數據的一個資料庫。利用這個資料庫，我們可以檢索到其他一些人上傳的一些實驗測序數據。
不涉及任何檢測原理的角度來說的話，所謂的高通量檢測，其實就是一次性檢測很多指標變化的技術。例如我們說的表達譜數據，就是來檢測基因表達水平。比如我們要對一個人來進行高通量檢測的話，就能知道這個人上萬個基因的表達水平了。
由於GEO資料庫和我們之前介紹的gene資料庫 [資料庫推薦]gene:基因相關信息查詢 以及我們常用來搜索文獻的pubmed都是一個機構的。使用這個資料庫，我們需要做的就是就是就是提供檢索式。檢索式可以是簡單的幾個關鍵詞，也可以是制定特殊的檢索式。
『叄』 如何對GEO資料庫中已有的數據進行分析
差異表達基因的篩選（閥值）以及後面的生物信息分析都可以做的。
差異表達基因篩選步驟：選擇GEO數據——下載晶元數據——差異分析（方法有很多：SAM法，R包處理，T-test檢驗等）——選擇想要的閾值（Fold change >4)