借助aspera的高速下载 首先自行参考:使用ebi数据库直接下载fastq测序数据 , 配置好aspera软件即可,然后要详细的阅读GEO数据库的官方文档 ncbi.nlm.nih.gov/geo/in ibm.com/support/pages/d 需要构建的命令如下所示: conda activate download ascp -v -k 1 -T -l 200m \ -i ~/miniconda3/envs/download/et...
一般来说,GEO数据库的文件是没有必要高速下载的,因为里面存放的都是表达量矩阵等,文件非常小,通过浏览器点击下载的方式就算是网络很慢,等等也会成功。 但是如果要下载成百上千个文件,最好是使用代码批量下载,而且现在单细胞技术的大行其道,使得表达量矩阵文件本身也会很巨大,比如:https://www.ncbi.nlm.nih.gov...
一般来说,GEO数据库的文件是没有必要高速下载的,因为里面存放的都是表达量矩阵等,文件非常小,通过浏览器点击下载的方式就算是网络很慢,等等也会成功。 但是如果要下载成百上千个文件,最好是使用代码批量下载,而且现在单细胞技术的大行其道,使得表达量矩阵文件本身也会很巨大,比如:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/...
首先来到数据界面,这里以空间转录组举例子 鼠标来到Download 下的(ftp) 点击右键 复制链接 这个链接是 https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/samples/GSM6171nnn/GSM6171786/suppl/GSM6171786_WT_CO2_aligned_fiducials.jpg.gz 我们之后要把这个链接的前缀https改为ftp 3.打开终端 也就是shell ,输入这个代码 wget ...
通常情况下，GEO数据库中的文件无需高速下载，因为其存储的信息，如表达量矩阵等，文件体积相对较小，即便网络速度较慢，通过浏览器下载也能顺利完成。然而，若需下载大量文件，如成百上千个，建议使用代码进行批量下载。随着单细胞技术的普及，表达量矩阵文件体积也变得相当大，例如：ncbi.nlm.nih.gov/...
GEO数据下载 一、进入GEO数据库 1.进入NCBI主页(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/) 2. 点击Submit进入数据提交页面,下拉至Other Tools 3. 选择GEO,点击Learn more,进入数据提交页面。 4.进入GEO数据提交页面后,点击“GEO”进入GEO主页(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) ...
一般情况下，你下载的是count，所以肯定需要标准化。至于qc，看你自己，你如果想比原数据更严格，可以再...
在R中读入不同格式的单细胞公共数据mp.weixin.qq.com/s/k-98jCwOHlQ89zp0gTCAKA ...
GEO2R:对GEO数据库中的数据进行差异分析 数据,官网提供了一个工具GEO2R,可以方便的进行差异分析。 从名字也可以看出,该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中,然后进行差异分析,本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的GEOquery limma GEOquery用于自动下载GEO数据,并读取到R环境中;limma是一个...