GEO数据库架构的原理是什么
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GEO是一个国际化的开源项目,允许研究者提交自己的数据到该数据库,在世界范围内公开共享自己的数据,
该数据库最开始主要用于分享芯片数据,后来随着NGS技术的发展,也支持上传高通量测序数据。
在该数据库中,将所有相关信息分成以下几类,示意如下
1. Platform
芯片平台或者测序平台,每个平台有一个唯一的以GPL
开头的编号,高通量测序平台,示意如下
由测序仪和物种的组合构成了不同的platforn,芯片平台示意如下
芯片平台会给出探针相关信息,比如对应的基因,探针序列等,示意如下
2. Sample
sample代表的是一个样本的数据,可以是任意platform产生的数据,有一个唯一的以GSM
开头的编号,对于芯片数据,会给出探针的表达量值,示意如下
对于高通量测序数据,根据数据类型会给出不同种类的文件,如果原始的测序数据有上传到SRA数据库,也会给出对应SRA编号,示意如下
3. Series
series代表属于同一个实验设计的一组样本,通常情况下会给出该系列下所有样本的附件文件的压缩包,示意如下
以上这3种信息由数据的提交者提供,对于同一个series下的原始数据,GEO会对其进行简单的挖掘,比如基于表达量进行聚类分析等,这些分析的结果对应的类型为DataSet
, 有一个唯一的以GDS
开头的编号,GDS2225
示意如下
基于GSE3541
的数据得到,该数据是一套大鼠的芯片数据,样本分为case和control两组,每组3重复,基于表达量的聚类结果示意如下
根据DataSet中提供的表达谱数据,对于每个探针或者基因在所有样本中表达量进行探究,就得到了Profile
数据,示意如下
数据共享使得基于公共数据库的数据挖掘成为可能,也可以通过分析已有的同种类型数据来和自己的测序数据相互印证。
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