40例FUNDC1高表达组中的非小细胞肺癌患者有33例疾病死亡,中位OS为23.5月;而28例低表达组中仅有13例出现了疾病死亡,中位OS为41.5月;FUNDC1低表达者OS均优于高表达者,差异有统计学意义(P < 0.01),见图4。 图4 FUNDC1表达水平与...
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...
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...
提取下载的临床数据中的COAD患者的【sample_id】,【patient.vital_status】,【patient.days_to_death】和【patient.days_to_last_followup】四列数据并根据【patient.days_to_death】和【patient.days to_last_followup】整理出【OS time】(如果patient.vital_status是Alive,OS time提取【patient.days to_last_fol...
最终得到的生存信息,其中包含样本ID,性别,OS(生存状态)、OS(生存时间)、种族、年龄、位置、分级、分期、TNM等信息 image.png 第二节 TCGA表达量下载 我这里以肾透明细胞KIRC为例,下载其表达量数据。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 exp <- GDCquery(project = "TCGA-KIRC", data.category...
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。
clin1 <-clin %>%select(sample,'cancer type abbreviation',gender,ajcc_pathologic_tumor_stage,OS,OS.time) %>%#选取这些列rename(Type='cancer type abbreviation',Stage=ajcc_pathologic_tumor_stage,status=OS,time=OS.time) 读取基因注释文件(详见TCGA数据下载与ID转换) ...
Figure 1 | 差异表达基因的热图和火山图 Figure 2 | 差异基因的GO和KEGG富集分析 Figure 3 | 基于蛋白互作网络的10个hub基因的筛选 Figure 4 | 10个hub基因在LUAD和正常组织中的表达 Figure 5 | 10个hub基因的总生存期(OS)分析 4.分析工具:
论著 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...
基于ＴＣＧＡ和ＧＥＯ数据库探索结肠癌肿瘤微环境中的免疫相关预后因子 操利超，巴颖，丁世涛，翁琦，卢晓萍，张核子（深圳市核子基因科技有限公司，广东深圳５１８０７１）摘要：目的 构建和评估结肠癌预后模型，探索肿瘤免疫微环境的特征，并分析其在结肠癌的免疫治疗中的作用。方法 从癌症基因组图谱（ＴｈｅＣ...