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我们这个月的马拉松生信入门课程进行到了表达量数据分析单元课，虽然说目前授课的案例主要还是基于20多年前的芯片技术的文章，但是数据分析的策略是一通百通的， 表达量矩阵可以来自于转录组测序技术，亦或是蛋白质组技术。 常规的表达量矩阵只需要实验设计合理，比如两分组的，就可以不管三七二十一，差异分析走起，上下调基因判断ok了，就火山图热图画出来了。这些常规的分析相信大家都不陌生了，基本上看我10年前的 表达芯片的公共数据库挖掘系 列推文即可； 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 不过学员群小伙伴们很喜欢举一反三，拿他们看到
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