一般来说，GEO数据库的文件是没有必要高速下载的，因为里面存放的都是表达量矩阵等，文件非常小，通过浏览器点击下载的方式就算是网络很慢，等等也会成功。
但是如果要下载成百上千个文件，最好是使用代码批量下载，而且现在单细胞技术的大行其道，使得表达量矩阵文件本身也会很巨大，比如：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE253013 ，可以看到如下所示9.3 Gb文件 ：
GSE253013_all_luad_garnett_temp.rds.gz 9.3 Gb (ftp)(http) RDS
如果是慢慢的下载需要两三天时间：
wget -c https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE253nnn/GSE253013/suppl/GSE253013_all_luad_garnett_temp.rds.gz
8.04M 34.2KB/s 剩余 2d 4h
借助aspera的高速下载
首先自行参考：使用ebi数据库直接下载fastq测序数据 , 配置好aspera软件即可，然后要详细的阅读GEO数据库的官方文档
需要构建的命令如下所示：
conda activate download
ascp -v -k 1 -T -l 200m \
-i ~/miniconda3/envs/download/etc/asperaweb_id_dsa.openssh \
anonftp@ftp.ncbi.nlm.nih.gov:/geo/series/GSE253nnn/GSE253013/suppl/GSE253013_all_luad_garnett_temp.rds.gz ./
下载速度非常感人：
1% 97MB 191Mb/s
全部的Linux命令
首先是安装自己的conda，在自己的服务器里面自己下载并且安装自己的conda，自己配置哈：
# 首先下载文件，20M/S的话需要几秒钟即可
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 135.1 MiB 2023-12-21 09:23
# wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 如果比较慢就切换镜像哦
# 接下来使用bash命令来运行我们下载的文件，记得是一路yes下去
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 上面的bash命令安装成功后,需要更新系统环境变量文件
source ~/.bashrc
首先如果是在中国大陆，需要设置好镜像：
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
然后就可以使用自己的conda来安装 aspera 软件，本来是说让大家自行参考：使用ebi数据库直接下载fastq测序数据 , 配置好aspera软件即可。
conda create -n download
conda activate download
conda install -y -c hcc aspera-cli
which ascp
## 一定要搞清楚你的软件被conda安装在哪
ls -lh ~/miniconda3/envs/download/etc/asperaweb_id_dsa.openssh
上面的代码是基于Linux操作系统哦，如果大家一定要在自己的Windows或者Mac电脑处理，就简单的替换关键参数即可。