图1 基于TCGA数据库评估FUNDC1在肺癌及正常组织中的表达 非小细胞肺癌组织中FUNDC1表达与患者的总生存期(OS)和无复发生存期(RFS)均相关(P=0.047, P=0.048),FUNDC1低表达者OS和RFS均优于高表达者,见图2。而其他线粒体受体蛋白表达...
数据获取与整理从TCGA数据库获取OS生存资料，下载OncoLnc结果页面的excel文件。文件包括样本名、时间、生存状态、基因表达量和分组。其中，生存状态显示截至死亡或失访的天数。数据整理包括：病例分组：基于目的基因表达量中位数进行分组（如，高表达组和低表达组），亦可自由定义分组。标记生存状态：默认0表示...
METABRIC 和TCGA患者的临床特征 对于乳腺癌研究而言,PAM50十分重要,作者首先基于PAM50进行了生存分析,绘制了生存曲线,发现无论在METABRIC 的发现数据集还是测试数据集中,the luminal A亚型在OS和DSS方面有较好生存时间: 叁 CNA Landscape以及与生存结果的关系 首先我们要明确CNA burden是指常染色体上(1-22)出现CNA的百...
整理ARGs列表,只保留最后一列Gene Symbol数据→用Excel打开TCGA-COAD RNA-seq表达谱并另存为TCGA-COAD-ARGs→在第一列gene_id的右侧新建一列→用【VLOOKUP函数】精确匹配第1步得到的ARGs列表→数据筛选去掉【#NA】的项→选中整张工作表用【Ctrl+G】定位到当前区域,复制并粘贴到新的Excel文件→删除第2列→在当前...
_list = 'Race', person_neoplasm_cancer_status='cancer_status', age_at_initial_pathologic_diagnosis = 'Age', neoplasm_histologic_grade = 'Grade', stage_event_pathologic_stage = 'Stage', stage_event_tnm_categories = 'TNM' )) %>% mutate(OS=ifelse(OS=='Dead',1,0))%>% mutate(OS....
一些生物标志物已经成功预测ICI治疗的效果,例如PD-L1的表达,TMB,新抗原负荷(NAL),错配修复,微卫星不稳定,特异基因的突变和肿瘤浸润性淋巴细胞。然而,这些潜在的标志物存在一些限制,例如PD-L1的检测具有空间异质性和时间上的变化;TMB对于OS的预测还不够可靠。因此,精准的预测生物标志物仍然需要去探索。
1 任意一个肿瘤在泛癌中的表达情况 2 任意一个基因在肿瘤和正常组织中的表达情况 3 任意一个基因在肿瘤不同分期,不同性别等临床特性的表达情况 4 任意一个基因在任意一个肿瘤,或肿瘤的某种特征中的生存分析 5 这个数据能做到的太多,只要充分发挥想象力,所有的数据获取方式见文末 ...
0.数据来源:TCGA(数据集) 技术路线:表达差异(热图和火山图)→功能富集(GOKEGG富集分析)→交互网络(蛋白互作网络和hub基因筛选)→表达差异(hub基因在肺腺癌(LUAD)和正常组织中的表达)→临床意义(hub基因的生存分析)。 3.图表简介 Figure 1 | 差异表达基因的热图和火山图 ...
基于TCGA数据库探讨自噬相关基因RGS19在肝细胞癌中的表达及预后
基于ＴＣＧＡ数据库筛选乳腺癌相关预后基因及临床意义的探讨 张磊㊀陆进㊀宋文华㊀刘小五㊀刘飞㊀王晓丹㊀胡俊杰 ʌ摘要ɔ㊀目的㊀通过对ＴＣＧＡ数据库中乳腺癌高通量测序数据进行分析ꎬ寻找新的乳腺癌预后相关的基因ꎬ为后续研究提供数据支持ꎮ方法㊀收集ＴＣＧＡ数据库中１０６６例乳腺癌组织和...