基因表达数据库可以按照不同的标准进行分类：
- 按物种分类： 人类基因表达数据库、小鼠基因表达数据库、
- 按技术平台分类： 微阵列基因表达数据库、RNA-Seq数据库等。
- 按数据类型分类： 基因表达谱数据库、蛋白质组数据库等。
基因表达数据库的构建与应用
基因表达数据库的构建涉及到数据的采集、处理、存储和分析等多个环节。首先，通过高通量测序等技术获得海量的基因表达数据；然后，对数据进行质量控制、标准化处理；最后，将处理后的数据存储到数据库中，并建立索引，方便用户查询和分析。
基因表达数据库的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：
- 疾病研究： 通过比较健康人和 手机号码数据库 病人的基因表达谱，寻找与疾病相关的基因，为疾病的诊断、治疗和预防提供新的思路。
- 药物研发： 筛选药物靶点，评价药物的疗效，加速新药的研发进程。
- 生物过程研究： 揭示细胞生长、发育、分化等生物过程的分子机制。
- 进化研究： 研究不同物种之间的基因表达差异，揭示物种的进化关系。
主要的基因表达数据库
目前，世界上有许多知名的基因表达数据库，其中包括：
- GEO (Gene Expression Omnibus)： 由美国国立生物技术信息中心（NCBI）维护的最大的公共基因表达数据库，收录了来自世 中国传统文化中星宿的位置如何影响各种活动的吉凶时辰？ 界各地的基因表达数据。
- ArrayExpress： 欧洲生物信息研究所（EBI）维护的基因表达数据库，与GEO具有互补性。
- GTEx (Genotype-Tissue Expression)： 一个大型的基因表达数据库，提供了人类不同组织的基因表达图谱。
基因表达数据库面临的挑战与未来发展
基因表达数据库的发展也面临着一些挑战，例如：
- 数据量巨大： 高通量测序技术产生了海量的基因表达数据，给数据库的存储和管理带来了巨大的挑
