差异分析,oncomine做热图

生信论文的套路

  1. ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析;

  2. 临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库),很重要;

  3. Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性;

  4. cBio-portal数据库做基因组学的分析(机制一);

  5. STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二);

  6. TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。

前面说过,生信分析的实验只是开源数据的分析、整合,复现是学习生信论文技能的最好方式。基因的差异表达是首要任务。差异分析最好的工具就是ONCOMINER语言分析GEO或TCGA数据库的数据

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ONCOMINE数据库的全景热图和散点图是最常见的。怎样才能做出文章能用的类似图形呢?这里涉及很多步骤,比如注册ONCOMINE数据库(已经介绍),怎样搜索做出ONCOMINE数据库的全景热图(这次介绍),怎样使用PPT做表做图。这里,我们选取数据少点的举例作图,掌握方法是关键。

首先输入基因名称,肿瘤类型,mRNA水平和样本类型,p值0.0001(可更改),表达差异(fold change),基因排名(Ranking 10%)等。

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然后,点击search,检索出现上图结果。新建一个PPT,创建表格,左图是截图,右图是用PPT中自带的表格插图,创建可以编辑的表格,背景颜色和数字都是可以直接输入的。

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然后,同样道理,把其余的TOX家族基因按照类似步骤做出来。

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最后,把数据整合在一张图里面,因为Cancer cases我没有统计,所以是空白的,后期可以删除不要。整合出来的结果如下。这个图是可编辑的,以后统计其他家族基因可以复制应用。

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当然,oncomine数据库的功能很多,转录水平的差异分析只是其中的一部分功能而已。在实际运用中,如何通过海量数据的分析,获得想要的结果,仍然值得我们探索。


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愿与果友们一起成长。

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