我想认认真真地给你们讲神器的用法，其实主要还是挖掘数据。首先你要了解你挖的是什么样的数据。比如我们可以从表达量变化数据中挖出有表达差异的基因。但这些基因代表了啥呢？我们可以通过GO分析，和KEGG pathway分析，把这些基因聚类。（不懂GO分析的点这里 或者不知道KEGG分析的就点这里）
但是这么多基因和通路，应该选哪个呢？那我们首先看看蛋白互作关系，如果有已知的互作，那参与到共有的某个机制的可能性就增加了。那如果互作密集的话，就形成了一个表达模型，这样的密集蛋白互作的表达模型，就可能是样本间表型差异的根本了。
实验万事屋右哉
这么说估计你还是不明白，比如我们分析麦当劳和肯德基的区别，然后找出菜单上一堆不同，但这也说不清不是么。但我们把这些菜单按照关系聚类一下，比如麦当劳的各种牛肉、猪肉汉堡，关联性比较强，这就是一个表达模式。肯德基的各种炸鸡关联性比较强，算成另一个表达模式。这些表达模式就代表了肯德基和麦当劳的区别。这么一说应该能明白大概了吧。
那要怎么做呢？首先我们要去GEO上下载个芯片来分析：
接着，就打开芯片，下载SOFT文件，别点错：
然后把这个SOFT文件导入到神器里，（不知道是啥神器，就点这里）：
真是太麻烦了，我就直接给你们看视频了哈：
…华丽丽的分割线…
李莫愁博士：挖掘数据靠的其实不是神器，其实都是你的思路，有思路，什么数据都能被你挖出来，好好试试看这些轻工具吧。告诉你了，就别浪费，覅把我们的帖子放在收藏里面囥灰……如果大家都不爱看免费的实用的内容，只能下次标个价格，卖得大家了。
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