網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)所需的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)集來自各大數(shù)據(jù)庫来颤。對(duì)于骨科研究而言，GEO是最常用的數(shù)據(jù)庫之一输瓜。我們可以使用NCBI（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/）檢索GEO數(shù)據(jù)庫嗅剖。只要選擇GEO DataSets字段根蟹，就可以在GEO中檢索各種基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)集。
在檢索數(shù)據(jù)集時(shí)拷肌，我們需要對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行篩選到旦。就物種而言，首選人（Homo sapiens）巨缘，如果沒有人的數(shù)據(jù)集添忘，也可以選擇小鼠（Mus musculus）或大鼠（Rattus norvegicus）。就數(shù)據(jù)類型而言若锁，我們選擇探針矩陣搁骑，即在Study type中選中Expression profiling by array。對(duì)于條目的類型（Entry type）又固，我們需要選擇Series仲器。
| 篩選器 | 選項(xiàng) |
|---|---|
| Top Organisms | Homo sapiens |
| Entry type | Series |
| Study type | Expression profiling by array |
除此之外，由于我們要搜索的是疾病的差異基因（也就是在生理?xiàng)l件和病理?xiàng)l件下差異表達(dá)的基因）仰冠，因此我們應(yīng)該選擇健康與異常相互對(duì)照的數(shù)據(jù)集乏冀。很多數(shù)據(jù)集會(huì)對(duì)樣本施加各種條件，比如某藥物干預(yù)下基因表達(dá)的情況洋只，或某環(huán)境條件下與某疾病相關(guān)的基因表達(dá)的情況辆沦，這些數(shù)據(jù)集是不能使用的昼捍。要想了解某一數(shù)據(jù)集的具體處理?xiàng)l件，我們可以點(diǎn)擊相應(yīng)的條目肢扯，在Summary或Overall design中我們就可以看到該數(shù)據(jù)集的處理情況妒茬。
如果檢索結(jié)果過多，我們還可以進(jìn)行進(jìn)一步篩選蔚晨。在搜索框中加入關(guān)鍵字normal可以增加檢索到不施加干預(yù)的記錄的可能性（即增加檢索到疾病條件與正常條件相對(duì)照的記錄的可能性）乍钻。此外樣品數(shù)量越大越好，對(duì)于生存分析而言蛛株，樣品數(shù)量應(yīng)大于100团赁；對(duì)于我們接下去進(jìn)行的差異分析，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的數(shù)量都要大于10（總數(shù)大于20）谨履。在檢索出的記錄的右下角可以找到樣本總數(shù)欢摄，點(diǎn)擊打開任一條目，在相應(yīng)頁面的Samples中可以看到樣本的詳細(xì)信息（如每種樣本各有幾例）笋粟，據(jù)此可以判斷是否符合我們的數(shù)量要求怀挠。
