如何挖别人的数据，写自己的标书 3

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我叫小郭，是莫愁师姐的师妹。当然，和小林子一样，我也要写标书，也一样没有啥头绪，和小林子还有骨头的不太一样（要知道他俩咋样就看看《如何挖别人的数据，写自己的标书 I》或者《如何挖别人的数据，写自己的标书 II》）。我想我好歹要分析点数据看看，虽然神师兄介绍的数据库能做文字版的互作分析，杀姐姐介绍的数据库能做一些初级的芯片差异分析，但我还是想要能分析一下GEO的那些芯片数据库。

那天有个谁，告诉我，用GCBI就能分析，但我搜了一下，完全不是那么回事嘛。按照他们说的，我申请了一个GCBI，然后搜高分的文献，翻了十多页，都没有芯片数据……我也是醉了。

找了半天发现有一篇有20个样本的，但是怎么就不支持呢！感觉要怒摔电脑了！

莫愁：呃，别急，GCBI是能分析芯片的，但是有一点很关键，就是要用GCBI能分析的数据，大多都是Affy的芯片数据。

小郭：师姐，那要怎么找啊，这么多文献，我咋知道那篇用的是啥芯片啊。

莫愁：直接去GCBI的“样本”中去筛选就可以了。

然后就把这些选好的芯片放入你的GCBI实验室的项目里去就可以进行分析了。

分析的方法还是挺简单的，直接把左边框的项目框拖到界面上，设定好了，然后运行就行了。

先定义好你的样本，记得同样芯片平台的样本是可以混和在一起分析的，这个时候，你选择样本就非常重要了。

接着选择分析的项目，一般是差异分析，接着是GO分析（不懂啥是GO分析的点这里），GO分析涉及到的是三种聚类：生物过程，分子功能和细胞定位，可以看一下差异基因具体是有些什么样的功能。然后是Pathway分析（不明白的点这里），可以了解具体什么样的信号通路中基因变化较大，这两个都是在“功能与分析通路”中的。

然后是基因网络分析，可以按照这个分析出一个基因网络图，当然还能细分很多种网络图的，这个就看你自己了。

我做了个非小细胞肺癌的芯片分析，用了两张芯片，看了一下。

这是一张共表达的基因网络图，从共表达图上，我们可以看出来基因间可能存在的互作关系，建立在表达关系上的互作关系。

小球越大，就说明与之相关的基因越多。实线代表了正相关，虚线是负相关，当然红色是表达上升，蓝色是表达下调。

再通过这样的表达差异，我们选择一下数据看，就能显示出具体的表达线索。比如非小细胞肺癌中表达上调的这些基因，会不会就是导致肿瘤的关键呢？这就看你怎么分析了。

…华丽丽的分割线…

李莫愁博士：GCBI确实还挺不错，可以做多个芯片的简单分析。担归根结底，都要看你提出的科学问题。比如你要搜的是一个肿瘤发生发展的芯片，不能说这个芯片很low，但毕竟研究的人比较多。如果你提出一个新的观点，也就是在原有的科学问题的基础上，累加一个定义。比如，我要分析一下吸烟和不吸烟病人的肺癌发生情况，或者，要研究一下放化疗后肠癌病人的芯片，这就提高了你问题的层次了。如果分析出一个什么样的结果，说不定还真有实际的意义，你说呢？好了，今天就策到这里吧。

莫姐一直说周三会有好事发生，GCBI交给我一个光荣的任务，发1000张星巴克电子券，当然莫姐近水楼台先得月，自己先默默地抠了一张，因此只有999张了。你可以送给好友一张星巴克的电子券，领取流程有点烧脑，下面看清楚哈：

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据莫姐公测下来，有以下几个注意事项：1、注册系统不要留奇怪的名字，比如：万事屋莫莫，刘德华，周瑞发，王大麻子等,留自己的姓名，也不要在系统留奇怪的单位，比如国家保密局，不然会被系统自动拦截无法领取。 2、当一次性邀请多人时，基本看人品，有的人能收到，有的收不到。 3、系统不是太稳定，祝好运。领到的别急着跑，下面留个言，证明一下没被莫姐贪污咖啡券。