今天分享一篇GEO数据挖掘+实验验证的文章,这篇文章发表在 Cancer Cell International 上,该期刊的影响因子: 4.175,中科院最新分区: 3区,审稿周期: 5-8个
1、肿瘤数据和非肿瘤数据也有(研究非肿瘤的福利) 2、数据更新速度非常快(数据由作者上传,而TCGA是政府项目) 3、有新东西(例如GEO有环状RNA,而TCGA没有) GEO比较大的缺点就是没有什
且慢,贴心的小助理早就为大家想到了,今天分享的就是整合GEO数据挖掘的完整复现,跟着文章一步步走,他山之石可以攻玉,看看人家是怎样弄的,一不小心你也会了呢? 论文来源 文章目录 GSE7
一般做个简单的GEO数据挖掘就可以了,meta分析也是照样接收的,meta分析,数据挖掘的文章都可以投稿这本刊物,中稿机会比较大,具体还是要看数据展现出来的
Geo-spatial Information Science is an open access journal that publishes research on the application and development of surveying and mapping technology. Geo
今天带大家学习一款基于GEO数据库的基因表达分析及可视化功能数据库,GEOexplorer,顾名思义,帮你解决那些年因学R偷的懒而错过的美好数据集,一起来
今天分享一篇GEO数据挖掘+实验验证的文章,这篇文章发表在Cancer Cell International上,该期刊的影响因子:4.175,中科院最新分区:3区,审稿周期:5-8个月
恰好前两天给朋友做了一个GEO的数据挖掘,看到了B站生信技能树GEO数据挖掘的视频,详细看了一下,虽然不能适用于所有GEO数据挖掘的部分,但是可以说
基本90%以上纯生信数据挖掘类文章都离不开这两个数据库,第一个就是GEO数据库,第二个就是TCGA数据库,这两个都是免费的公共数据库,用户可以免费进
GEO作为世界上最大的免费基因表达的储存数据库,包含了大约16亿个测量值,其中大部分都是未被解读的原始数据。 包含肿瘤和非肿瘤 同时含有肿瘤数据和非肿瘤数据,