基因表达数据分析工具的实现主要包括以下几个步骤：
1. 数据收集：首先，需要收集相关的基因表达数据。这些数据可以从公开的数据库中获取，也可以通过实验获取。数据类型包括但不限于RNA测序数据、微阵列数据等。
2. 数据预处理：收集到原始数据后，需要进行预处理，包括数据清洗、质量控制、标准化等。这个过程是为了确保后续分析的准确性。
3. 基因表达量计算：根据数据类型和实验设计，选择合适的算法计算每个基因的表达量。对于RNA测序数据，常用的算法有HTSeq、featureCounts等；对于微阵列数据，常用的算法有limma、voom等。
4. 差异基因分析：在比较不同样本或条件下，可以使用差异基因分析来找出表达量显著变化的基因。常用的统计方法有t检验、DESeq2、edgeR等。
5. 功能富集分析：对差异基因进行功能富集分析，可以了解这些基因可能参与的生物学过程或通路。常用的功能富集分析工具有DAVID、GSEA、GO enrichment analysis等。
6. 可视化：最后，将分析结果以图表的形式展示出来，便于理解和解释。常用的可视化工具包括R中的ggplot2、Python中的matplotlib、seaborn等。
以上就是基因表达数据分析工具的实现流程。需要注意的是，这只是一个基本框架，具体的实现可能会根据研究需求和数据特性进行调整。
