⑴ 怎样用CSCD预测circRNA的下游miRNA
1、筛选PTC中潜在的circRNA，GEO数据库中查找甲状腺乳头状癌相关的数据集，最终找到GSE93522。通过GEO2R在线差异分析工具进行差异分析，此处组别的设置为：（正常vs良性）；（正常vs恶性）。在挑选候选circRNA分子时，只挑选在（正常vs恶性）中的差异分子，排除在（正常vs良性）中上调或者下调的circRNA。最终找到13个上调和1个下调的PTC发生和进展相关的circRNA分子。随后，我们通过circBase数据库找到这14个circRNA分子的亲本基因以及在基因组中的座位。为了绘制circRNA圈图，我们在CSCD数据库中查找这14个circRNA，最终找到11个circRNA，并用其中的数据绘制圈图。
2、预测和分析PTC中与潜在circRNA分子结合的miRNA，circRNA分子发挥作用存在三种比较常见的机制：作为miRNA的海绵；与RBP结合；翻译为短肽或者蛋白质。从绘制的圈图看，这11个miRNA均存在MRE元件，可能可以与相应的miRNA相互作用。因此，我们使用CSCD和CRI数据库来预测相应的结合miRNA，并用Cytoscape软件构建相应的circRNA-miRNA网络图。随后，通过使用TCGA数据库中的数据，分析上述miRNA在甲状腺乳头状癌中的表达和预后价值。3、预测和分析PTC中上述miRNA下游的靶基因，通过上述的表达分析和预后分析，符合筛选要求的只有miR-605-5p和miR-876-3p两个miRNA。接着，我们使用综合性靶基因预测数据库miRNet，预测这两个miRNA下游的靶基因。通过蛋白互作网络分析，我们构建靶基因PPI网络，并结合CytoHubba中的算法（Cytoscape中的插件），最终筛选出20个hub基因。同时，使用STRING数据库，我们对预测出的靶基因进行GO和KEGG富集分析。
4、构建PTC中潜在的信号通路：hsa_circ_0088494-miR-876-3p-CTNNB1/CCND1，还是通过Cytoscape，我们构建miRNA-hub基因网。使用starBase数据库，我们对miRNA-hubgene关系对作表达相关性分析，从中筛选呈显著负相关的关系对（3个关系对符合）。最后，对三个关系对中的hub基因作表达分析，发现只有CTNNB1和CCND1在甲状腺乳头状癌中显著高表达，符合要求。
⑵ 如何在geo数据库找想要的数据库
1、首先GEO数据库是个什么鬼呢？
GEO数据库全称GENE EXPRESSION
OMNIBUS，是由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库。它创建于2000年，收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据，也就是说只要是目前已经发表的论文，论文中涉及到的基因表达检测的数据都可以通过这个数据库中找到。
2、那GEO数据库有哪些检索入口呢？
最常用的有两种方式，如果你知道GSE编号可以通过网址http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo直接进入，具体编号介绍文件下载方法见：https://www.omicsclass.com/article/1100
另外一种就是通过NCBI主页的入口基因搜索下载。通常是不知道GEO编号，通过样品类型，实验处理，平台信息等搜索筛选想要的GEO数据：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/，进入NCBI主页，搜索数据选择GEO DataSets，如果搜索某个基因表达量可选择GEO Profiles。