哈医大李霞教授团队:独特『肿瘤生态』视角和6000+样本量玩出生信新高度 08:19 【文献分享】NHANES数据库分析+网络药理学+多组学分析,神奇魔力在哪里?1区7.9分文章告诉你~ 09:20 【文献分享】1图2表就是9.3+的绝世佳文!循环蛋白与非肿瘤疾病之间的风险分析! 06:17 【文献分享】10大机器学习算法+10个数据集+...
GEO和TCGA数据集验证了与复发相关的肿瘤浸润细胞的预测价值。采用加权相关网络分析鉴定细胞浸润相关基因。 1.自测数据 纳入10例高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)患者,分为反应良好(GR, n=6)组和反应不良(PR, n=4)组,分别定义为PFS≥12个月和≤6个月。对10例患者的样本进行转录组测序。 图1本研究分析的患者流程图...
作者利用公共数据,基于衰老相关基因揭示了不同衰老模式下肝细胞癌患者的预后、基因突变、免疫微环境差异,构建衰老评分系统评估不同情况下肝细胞癌的衰老,筛选针对不同分群病人的治疗药物,最后提出了一种新的筛选marker基因的方法Signature-related gene analysis(SRGA),并对衰老标记基因进行了实验验证。 本文属于单肿瘤...
1、作者建立了独立的SqCLC队列以验证ERAP2对SqCLC预后的影响。队列的临床病理信息见表1。 2、使用IHC对收集的肿瘤样本构成的TMAs进行了ERAP2检测,染色结果如图2A所示。 3、 ERAP2的IHC评分中位数为1.375,以中位数评分为临界值,将样本分为ERAP2高表达亚组和低表达亚组(图2b)。 4、 显示ERAP2高表达亚组和...
这篇文章的亮点,糖糖认为有三——一则,这篇文章作者选用了100多万同一人种的数据量,大量的数据为文章的高分奠定了基底,同时在一定程度上减少了人种差异带来的误差;二则,这篇文章运用多种MR方法:采用逆方差加权(IVW)、MR-Egger方法和加权中位数法,多方法的验证,使得文章的可信度直接拉满;三则,这篇文章虽是阴性...
分析了少见变异和常变异与自闭症及相关表型的效应大小和独立性,发现两者主要独立影响不同的自闭症症状,并在独立样本验证(图4)。 图4 自闭症相关和受限基因罕见变异在诊断个体中的表型效应 4.罕见变异对未确诊个体的表型影响 在UK Biobank人群样本中,对1万多个表型进行全基因组关联分析,发现S-LoF变异主要与认知和社...
作者选择另一套基因表达谱数据(GSE76427,N=50,T=50)来验证分类。这些代表性基因集也产生了类似的亚组:GSE14520非肿瘤样本中亚型1的九个基因集也在验证组中聚集在一起。GSE14520中亚型2和3之间的患者死亡比例没有很大差异,Kaplan-Meier分析也显示亚型2和3的预后较差(图 3E)。
为了验证观察性分析的结果,我们采用了双样本单变量孟德尔随机化 (UVMR) 分析,利用了对欧洲人群进行的全基因组关联研究的汇总统计。然后,我们进行了多变量孟德尔随机化(MVMR)分析,以解释高血压危险因素的影响。 结果:在这项前瞻性观察性分析中,与每天看电视 0-1 小时的人相比,每天花 >3 小时看电视的人患高血压...
对于肿瘤研究,现在如果只是用GEO数据集分析,不用TCGA再看一下的话,都觉得不好意思,所以一般的肿瘤研究可能都会用到TCGA的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于TCGA有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的GEPIA的数据库。这个数据库对于查询TCGA表达结果还是很好用...
然而,肝细胞癌(HCC)中失巢凋亡的机制仍然未知。在这项研究中,我们应用差异表达的重叠失巢凋亡相关基因,使用无监督聚类算法对癌症基因组图谱(TCGA)样本进行分类。然后,我们采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)来识别高度相关的基因,并基于单变量Cox比例风险回归构建预后风险模型。