一、基因芯片

通过微阵列技术，利用核酸杂交的原理，将大量探针分子固定在支持物上，然后与标记的样品进行杂交，通过检测杂交信号的强度和分布进行分析。

二、GEO数据库

GEO数据库全称GENE EXPRESSION OMNIBUS（基因表达数据库），是由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库。它创建于2000年，收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据，也就是说只要是目前已经发表的论文，论文中涉及到的基因表达检测的数据都可以通过这个数据库中找到。

网站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/

平台(platform)：描述一连串在特定实验中被检测或定量的因素，平台数据包含阵列或序列以及阵列平台的简要描述，每个平台都分配了一个特有的检索号，例如平台GPL341:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GPL341.

样本(samples)：样本数据描述了每个样本的操作环境、处理方法、分理出的各个成分的丰度测量。每个样本配备了一个特定的检索号，例如GSM***。

系列(serious)：系列数据将一系列相关的样本联系起来，提供了整个研究的关注点和描述，包含了描述提取数据、简要结论和分析的表格。每个系列配备了一个特定的检索号，例如GSE***。

数据集组(Datasets)：GEO储存的是分类广泛，经过多种手段不同方法分析的高通量实验数据。GEO应用辅助分析工具将提交的样本集中到有生物学意义的不同数据集组中，其检索号为GDS***。

表达谱(profiles)：储存了来自Datasets的基因表达信息。

三、GEO数据库的检索方法

1、从GEO数据库主页侧面搜索框中输入检索信息，例如"p53"。

2、从主页右侧打开库浏览器，按照“系列”、“平台“、“样本”、”物种“、”历史“选择数据。

四、GEO数据下载

1、在一个平台的最下面提供给了数据下载链接，有3中数据下载格式，我们下载TXT格式的表达矩阵。

2、下载supplementary中的RAW data，需要更具不同的芯片进行处理。(不推荐）

3、用R包下载（GEOquery)

library(GEOquery)

gset <- getGEO("GSE128435", destdir=".")

五、在R中读取数据

a=read.table("文件名", sep="\t", quote="", fill = T, comment.char="!", header = T )

class(a)

str(a)

rowname(a)=a[,1]#转换成探针名称

a=a[,-1]#去掉第一列，构建表达矩阵

更多R语言的下载分析方法参见我的博客：https://blog.csdn.net/Eric_blog/article/details/104580174

在搜索框中输入芯片平台号检索也是一样的