甲基化分析神器--UALCAN

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。