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生信分析网站(生存分析)

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芒果先生聊生信
发布2020-08-11 21:39:49
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发布2020-08-11 21:39:49
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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)。

差异分析,无论是Oncomine,GEPIA,还是UALCAN、HPA数据库,都不需要R语言编写代码,容易上手,基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定,属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。fold change>2(起码1.5),p<0.05是差异分析的基本标准。但是表达的差异≠表型的差异,而这两者关系又密不可分。

生存分析是生信论文中经常出现的表型,也就是说基因在正常和肿瘤组织中表达的差异,与生存率的指标密切相关。如A基因在肿瘤中表达明显上调,生存率显著下降,这就是非常明确的相关性。当然,这种相关性仍然缺乏严谨的证据,只是存在相关关系,至于A基因是否参与调控患者的生存率,这是不能保证的。

我们用不太严谨的方式举例如下。如果A基因与患者的生存率密切相关,且参与调控患者的生存率,那么学术上讲,A基因就是driver gene(driver mutation);如果A基因与患者的生存率密切相关,但不参与调控患者的生存率,那么A基因就是passenger gene (passenger mutation)。

生存分析是非常重要的表型,诸多文章均有介绍。这里,我们对生存分析的纯生信数据库进行总结,果友们在选择时也可以作为参考。

生存分析数据库

Kaplan-Meier Plotter数据库(生存分析经典数据库,首选)

http://kmplot.com/analysis/

PrognoScan数据库(生存分析信息最全面的数据库,次选)

http://dna00.bio.kyutech.ac.jp/PrognoScan/index.html

GEPIA(国人之光,相关性分析是特色)

http://gepia.cancer-pku.cn/detail.php?gene=&clicktag=survival

UALCAN(甲基化是特色)

http://ualcan.path.uab.edu/

Oncolnc数据库(连mRNA, miRNA, or lncRNA也可以做生存分析)

http://www.oncolnc.org/

cBioPortal(组学分析神器也能做生存分析)

https://www.cbioportal.org/

差异分析数据库

oncomine数据库(差异分析首选)

https://www.oncomine.org/resource/main.html

GEPIA数据库(共表达是特色)

http://gepia.cancer-pku.cn/index.html

TIMER(免疫浸润分析是特色)

https://cistrome.shinyapps.io/timer/

HCCDB(肝癌数据库)

http://lifeome.net/database/hccdb/home.html

UALCAN(甲基化是特色)

http://ualcan.path.uab.edu/

CCLE(基因在细胞系的表达)

https://portals.broadinstitute.org/ccle/

THE HUMAN PROTEIN ATLAS (人类蛋白图谱)

https://www.proteinatlas.org/

Gene Expression Omnibus (基因表达数据库,R语言基础)

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/

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原始发表:2020-08-10,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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