GeneSpring GX为用户提供了多种可以用于在表达谱数据中寻找共性和特征规律的分析工具。样本主成分分析法（PCA）可以将分散在一组变量上的信息集中到某几个主成分上，从而达到数据降维的作用。其它包括K-均值聚类分析（K-means）、系统聚类分析（Hierarchical）以及自组织映射聚类分析（Self-organizing maps）在内的聚类算法，可以基于表达谱数据的相似性，对不同实验组别或是样本数据进行分类研究。GeneSpring GX 10中的样本类别预测工具（Support Vector Machines, Neural Network,Naïve Bayesian和Decision Tree）可以帮助用户快速分析大量的表达谱数据，并且从中找出可能和疾病表型或者其它特征相关的基因标识。
