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DriverDBv3:一站式解决肿瘤多组学分析的“炫酷”神器

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百味科研芝士
发布2019-12-17 16:25:38
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发布2019-12-17 16:25:38
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文章被收录于专栏:百味科研芝士百味科研芝士
百味科研芝士原创,转载请注明

目前,生信文章常常不再局限于单一组学分析,而是将基因表达与非编码RNA、突变、甲基化、CNV、临床数据进行整合分析,多组学分析已然成为生信分析的主流趋势。今天,为大家分享一个近期发表在“核酸”杂志上的神器——DriverDBv3,也是一个可以一站式解决肿瘤多组学分析的“炫酷”神器!

看看下图,就能知道它可以做什么分析了~

首先进入主页。网站主页有三大分析菜单和一个下载菜单,分析菜单可以通过癌症分析(Cancer)、基因分析(Gene)和个性化定制分析(Customized-analysis)。

一、Cancer分析

点击Cancer菜单后,例如选择组织类型“lung”,数据集“Lung adenocarcinoma”,点击提交即可。

提交后,可以发现一个总结的菜单和突变、CNV、甲基化、生存分析、miRNA五个分析菜单。而分析的数据集来源是TCGA。

01

肺腺癌驱动基因的注释、通路、网络分析

GO功能注释:表格展示、GO Plot展示、条形图展示

通路分析:可通过7个数据库进行分析。

KEGG分析分别以表格、网络图、条形图可视化。

蛋白或基因互相作用分析来自三个数据库:BioGRID,IntAct和STRING,分别进行可视化。

02

肺腺癌驱动基因突变分析

TOP30基因的可视化,左图是瀑布图,展示突变在样本中的分布及突变位置。右图是TOP30基因突变样本的数量。

03

驱动基因拷贝数变异(CNV)分析

第一幅图展示了TOP30个基因的拷贝数变异(CNV)百分比。如果将鼠标移到基因条上,CNV百分比的详细信息将显示在工具提示中。绿色区域代表CNV减少;粉色区域代表CNV增加;蓝色区域代表无CNV。第二幅图则说明了肺腺癌患者中TOP30基因与其CNV之间的关系。x轴代表癌症患者的样品;y轴列出了前30个基因。同样,绿色区域代表CNV减少;粉色区域代表CNV增加。

基因座的富集分析:该图显示了所有染色体内基因的基因座。每个红点代表一个基因及其在染色体上的相关位置。将鼠标移到各个基因上可以查看染色体,基因的位置,值和名称。

CNV表,该表包含CNV的全面信息。

04

驱动基因甲基化分析

条形图描述了TOP30个基因中每个基因的甲基化百分比。绿色代表低甲基化;粉色区域代表高甲基化;蓝色区域表示未甲基化。同样,将鼠标移到基因的条上会显示工具提示中甲基化百分比的详细信息。瀑布图则说明了肺腺癌患者中TOP30基因与其甲基化类型之间的关系。

甲基化的位置及详细信息同CNV分析。

05

生存分析

主要是协同效应的生存分析:针对两个基因同时表达的水平来分组,比较不同分组之间生存率的差异。

06

癌症相关miRNA的分析

miRNA及其靶基因之间的关系网络图:验证的关系用实线表示;而预测的关系用虚线表示。绿色的节点代表基因。黄色的节点代表miRNA。

差异表达基因和miRNA的可视化,热图的x轴代表样本分布,y轴可以是基因或miRNA。红色/蓝色的强度表示表达水平的高低。

基因-miRNA之间详细信息表。

二、基因分析

首先选择“HGNC symbol”,例如输入“EGFR”,点击提交。

01

基因的基本信息

EGFR基因在不同癌种中的差异表达(DE),突变,CNV,甲基化,生存情况和miRNA的可视化。

02

EGFR基因表达

第一个箱线图显示了按样品类型分类后EGFR基因在各个癌症中的表达水平。第二个箱线图显示了按突变类型分类后EGFR基因在各个癌症中的表达水平。

具体癌种的可视化分析。

03

EGFR突变分析

可以选择突变率,突变百分比,外显子和热点的可视化方法,分析EGFR基因与各个癌症类型相关的信息。

所有癌症EGFR基因突变率的可视化

可视化肺腺癌EGFR基因的突变率。

04

EGFR基因CNV的分析

展示了EGFR基因的CNV在各个癌种的分布情况。

具体癌种中EGFR基因CNV情况的可视化。

05

EGFR基因甲基化分析

首先是EGFR基因甲基化在各个癌种的分布情况。

具体癌种中EGFR基因甲基化情况的可视化。

06

EGFR基因生存分析

提供了4种生存终点和2个分层方法,可根据具体情况选择,包含了EGFR基因表达在不同癌种中的数据。

具体癌症的K-M生存曲线

与EGFR相关的基因之间协同效应的生存分析

07

EGFR基因相关的miRNA分析

Gene-miRNA网络展示了EGFR基因与调控它的miRNA之间的关系。

三、定制分析

可以通过 “生存分析”或“驱动基因识别”进行分析。点击Next。

在左栏中最多可以键入5个基因。通过按Check,将删除无效基因,随后仅分析有效基因。然后,单击“next”。

下拉菜单中选择一个数据集。

在下图E-mail address中输入邮箱地址,提交即可。

最终展示结果,可以获得OncoPrint突变图,Kaplan-Meier图,基因表达的箱线图等。根据驱动基因定制分析同生存定制分析。

四、数据下载

点击“Download”下载数据即可。

今天的神器就介绍完了,DriverDBv3网站能分析的内容非常多,但操作都非常简单。反正小编做完教程已经快吐血了。。。接下来,小伙伴们表演吧!

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原始发表:2019-11-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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