小伙伴们，大家好！在前面的推文中，我们介绍了如何利用仙桃工具复现SCI文章中常见的图形，感兴趣的小伙伴可以在挑圈联靠公众号查看前面的推文。本期，我们将介绍如何利用仙桃工具在GEO数据库中进行一站式的数据挖掘。
GEO数据库，全称为GENE EXPRESSION OMNIBUS，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。它收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据，提供免费下载。它是科研人的好帮手，网址是 ncbi.nlm.nih.gov/geo/，包含多种平台数据，包括芯片数据、高通量数据（如RNAseq、ChIP、单细胞测序数据等）。由于数据来源广泛，同一平台的数据情况多样，可能有数据缺失的情况。
接下来，让我们一起学习如何利用仙桃工具进行GEO数据库的一站式数据挖掘！
首先，进入仙桃学术工具（xiantao.love）并点击【数据集检索】。
页面展示了检索结果，包括数据集基本信息、跳转链接（如GEO2R）以及是否能直接添加到样本库的按钮。目前，数据库收录了大约5400个数据集，涉及6-200个样本量的数据集，涵盖了GPL570平台下的数据集。
如果只想要直接进行分析的数据集，可以通过过滤条件筛选出未收录的数据集。如果数据集下方有「选择样本」按钮，说明这个数据集可以添加样本。选择样本后，点击「添加到样本库」。
进入「我的样本库」，可以在此进行样本分组和后续分析。选择样本并分组后，点击「提交分析」，系统会记录分析任务并提供分析结果下载。
仙桃学术提供多种结果内容，包括箱式图、PCA图、UMAP图、火山图、差异分析结果表格等，并提供详细的分析说明和下载链接。高级版用户可进行个性化结果调整，包括配色、样式等。
以上就是如何利用仙桃工具进行GEO数据库一站式数据挖掘的介绍。接下来，我们通过一个具体例子来演示实际操作。
我们以2018年12月发表在“Scientific reports（IF= 4.379）杂志上的一篇文章为例，文章名为“Transcriptomic and functional network features of lung squamous cell carcinoma through integrative analysis of GEO and TCGA data”。我们将使用仙桃学术工具进行数据挖掘。
进入仙桃学术（xiantao.love）并点击【数据集检索】。选取数据集GSE33532进行示范。在搜索框输入GSE33532，可以看到该数据集已被工具收录，可以进行分析。
该数据集包含100例样本，其中20例为Normal样本，80例为Tumor样本。选择全部样本，点击“添加到样本库”。进入样本库，根据“Source name”将样本分组，显示参考组20个，实验组80个。点击右侧“提交分析”。提交后，可在历史记录中下载分析结果。
点击下载，查看部分分析结果展示，包括箱式图和PCA图。
本期内容介绍到这里，希望对大家的科研工作有所帮助。我们下期再见！
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