GEO是当今最大、最全的公共基因数据资源库，包括基因的表达、突变、修饰等信息，涵盖几乎所有的疾病，且单个实验检测样品数目较多。TCGA数据库包含11,000个病人的33种肿瘤的7个不同层面的基因数据 (包括基因表达、CNV，SNP，DNA甲基化，miRNA，外显子组等)和临床数据，意在解析癌症发生的分子机制、肿瘤的亚型和治疗靶点等。
这两个来源的数据都是对外公开的，是学习、研究和应用的一个资源宝库。从2006年TCGA计划启动以来，基于TCGA数据发表的文章呈指数增加，一大部分来源于对TCGA数据的再次挖掘。因此学习利用生物信息技术挖掘GEO/TCGA公共数据中疾病的分子特征、合适的检测指标具有重要的临床和科研价值。本课程将从GEO/TCGA的表达、突变数据入手，探索公共数据挖掘的基本套路，分享数据分析和可视化的思路和代码，以便应用于自己的研究。
每节课1小时一个主题，理论结合实战，学懂原理，实战实操，全是老司机多年经验和代码的无私分享。利用自己电脑，轻松实现整套分析。如果有基础，可以多理解代码内容，做更多定制。如果基础弱一些，只需修改几个备注的变量，即可完成全部分析。下面是课程安排：
