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甲基化分析神器--UALCAN

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芒果先生聊生信
发布2020-08-05 23:40:49
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发布2020-08-05 23:40:49
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文章被收录于专栏:芒果先生聊生信

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)。

在做差异表达的分析时,我们已经分享过oncomine+GEPIA双确认,oncomine+TIMER以及oncomine+UALCAN双确认两种方式。关键是双确认总比单个数据库有说服力。

具体用哪两种组合,每个人都有自己的偏好,能说明问题就行。但是,个人经验来说,免疫浸润表型分析,首选oncomine+TIMER;相关性分析较多,尤其是涉及基因表达的相关性,基因表达与肿瘤分期的相关性,首选oncomine+GEPIA;若涉及基因组学如甲基化或者与病理分期的相关性,则首选oncomine+UALCAN。

网址:http://ualcan.path.uab.edu/

在UALCAN数据库主页上,有两个主要分析选项,TCGA analysis和CPTAC analysis,前者是转录水平的差异分析,后者是蛋白水平的差异分析(数据相对缺乏,不是全部基因的蛋白差异都有展示)。目前,UALCAN数据库增加了miRNA差异分析的功能,功能强大。

关于差异分析我们已经分享过,请参考以前文章。

差异分析,UALCAN做箱式图

UALCAN数据库最特殊的地方是甲基化分析。因为甲基化与肿瘤的发生、发展关系极为密切。所以在涉及肿瘤与正常组织的甲基化分析时,首选oncomine+UALCAN双确认模式。

那么,如何进行甲基化分析呢?

其实很简单。在界面选择甲基化分析,点击进入即可。

其实UALCAN数据库的逻辑也是值得学习的。表达差异,生存分析,甲基化,相关性等,也是我们生信分析的思路。分析结果,既有探针信息,也有p值,说服力很强。在论文中,我们可以综合编辑,给出探针信息以及p值。

甲基化是基因组学层次上机制探究的重要组成部分,值得我们关注和分析。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-08-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 芒果先生聊生信 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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