“大数据”时代已经，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
这些问题都需要靠生物信息学来解决。生信学习入门不易，网上能够找到的资料，需要耗费大量时间自学才能一二，这显然不符合医生科研精力不足的现状。为此，小编特意为大家整理了常见生信数据库的使用合集！（资源领取方式见文末）
R语言能够“”通过挖掘和统计分析获得可用于发表SCI的研究数据，故追求者众。掌握此技能，年输出SCI过3篇并不罕见。如此给力的科研技能，当然不是随随便便就能学会的。
市面上几千块的生信培训班，听的时候感觉都懂，自己实操每一步都会卡壳。钱多钱少，并不是能否学会的衡量标准。
Gene Expression Omnibus（GEO）是一个储存高通量功能基因组学数据的数据库，这些高通量功能基因组学数据来自芯片和新一代的测序仪得到的试验数据。GEO除了收录基因表达数据之外还收录其它数据，例如基因组拷贝数变异数据、基因组-蛋白相互作用数据以及基因组甲基化数据等。
GEO数据库被分为两个部分收录在Entrez中，分别是GEO Profiles数据库（它负责收录一个基因在一次试验中的定量基因表达数据）和GEO DataSets 数据库（收录整个试验的数据）。目前，GEO数据库共收录了由世界各地的实验室提交的超过1871121个样本试验数据，16088个芯片平台记录，71339种实验项目以及3848种研究类型的基因表达谱数据。
信号通是基础科研的精粹所在，而掌握通数据的钥匙就是KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）。KEGG——京都基因与基因组百科全书，是日本京都Kanehisa Laboratories根据文献手工整理的一个庞大数据库（包括信号通、基因、疾病、药物等等）。
KEGG有别于其他数据库的一个显著特点就是具有强大的图形功能，它利用直观图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系，简单明了。但初见KEGG也不是这么好用的，因为日本人清奇的脑回，很(sang)贴(xin)心(bin)的(kuang)在网站里放了16个子数据库。王震在新疆