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TCGA中存放的不同类型癌症的各类组学公开数据为科研人员进行数据挖掘和深入了解基因功能提供了宝贵的机会。对于没有编程基础的小伙伴,现在有很多在线平台都非常好用,今天给大家分享一个被高频引用的在线工具:GEPIA2
GEPIA被引文献数
GEPIA2数据库由北京大学张泽民教授团队开发,存放的数据来自TCGA和GTEx(Genotype-Tissue Expression,),由于在TCGA中的normal样本偏少,部分癌症的RNA-seq甚至没有匹配的normal组织样本,因此纳入GTEx的normal组织样本可以对TCGA进行一个互补。
GEPIA2主要有两大功能:Expression Analysis和Custom Data Analysis。在Expression Analysis中以RNA-seq表达量信息为主可以进行八大类分析,而Custom Data Analysis则支持上传本地癌症RNA-seq数据与TCGA和GTEx的样本进行比较。不会代码的小白,完全可以用这个数据库轻松解决肿瘤方向基因表达和预后。
所谓工欲善其事,必先利其器,从今天开始,我们来介绍TCGA数据库的使用。今天我们来介绍一款非常容易上手的数库:GEPIA2:http://gepia2.cancer-pku.cn/#index
话不多说,直接进入正题
GEPIA2数据来源
如图所示,GEPIA2数据来源于TCGA和GTEx数据库。TCGA我们已经介绍过,不过GEPIA2对TCGA数据经过了筛选,具体筛选标准并没有详细介绍。比如肝癌TCGA有372例肿瘤组织,这里只有369例。
下面简单介绍一下GTEx
GTEx全称Genotype-Tissue Expression,该项目研究来自449名生前健康的人类捐献者的7000多份尸检样本,涵盖44个组织(42种不同的组织类型),包括31个实体器官组织、10个脑分区、2个来自捐献者血液和皮肤的细胞系。GTEx可以有效弥补TCGA正常组织不多的缺点。
GEPIA2工作流程
基因一般性分析
我们以LDHA为例可以检索到LDHA的基因信息
LDHA的泛癌表达情况
LDHA的泛癌表达情况柱状图
然而我认为,没有统计的图都是耍流氓。
差异分析
我们通过点击鼠标可以轻易获得一个肿瘤的差异分析结果。GEPIA2的差异分析结果默认是利用TCGA的肿瘤组织与GTEx的正常组织做对比。
可以得到一个差异基因与染色体位置的图,以及差异分析结果的文件,都是可以下载的。得到的差异分析文件例只有差异基因,没有其他基因的情况。做一个火山图看一下差异基因大致的范围。
表达DIY
我们可以根据这种条件选择,得到目的基因的表达情况
肝癌TCGA中TP53的表达
TCGA联合GTEx中TP53的表达情况
肝癌各分期中TP53的表达
多基因表达热图
生存分析
输入基因名,选择OS还是RFS,设定cutoff比例,以及自定义颜色等,点击add添加感兴趣的癌症类型,点击plot就可以得到最终的生存分析结果
LDHA在肝癌中的OS
还可以看某个肿瘤中生存分析p值最小的前500个基因,如下入:
如果想看多个基因在多个癌症中与生存的关联,可以利用survival map工具,输入基因列表和癌症列表,得到每个癌症中每个基因与生存的显著性p值
Isoform分析
isoform分析与gene分析类似,这里就不再赘述
基因或者基因集间相关性分析
在计算基因或signature之间相关性时,我们可以利用该工具进行在线绘图。这里的signature按照网址文章的说法,应该是取基因的表达平均值
基因相似性检测
这里可以理解为单基因批量相关性分析,这个分析用处很大。可以通过一个基因和与其相关性高的基因组成一个基因集,来做富集分析,反应这个基因可以影响的功能及通路情况。
PCA降维
由于基因数目较多,维度较大,对肿瘤进行可视化比较困难。利用主成分分析(PCA)进行可视化。这里以肝癌的正常和肿瘤为例,选择基因进行降维.
主成分的方差贡献
三维可视化
二维可视化
好了,今天的数据库介绍就到这里了,下回见。那我们不会代码,通过在线数据库就可以发表很多SCI了。所以,如下这篇Q1的纯生信SCI,动动鼠标下载并分析了公共数据,发表了自己的SCI,都不用做实验,一个星期就完成了,6张图还这么粉嫩:
那么,现在很多同学也想不做实验就发SCI,但是又说自己没有想法。我觉得,无非就是下载各种公共数据库的数据,各种分析。如果能将生信的技能快速的学一遍,自然就有了想法。
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