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...
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...
LIHC<-filter(OSdata,Cancer=='LIHC')med.exp<-median(LIHC$'SPP1') 根据中位数分成高表达和低表达两组 more.med.exp.index<-which(LIHC$'SPP1'>=med.exp)less.med.exp.index<-which(LIHC$'SPP1'<med.exp)LIHC$'SPP1'[more.med.exp.index]<-paste0('High expression (',length(more.med.exp.i...
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。
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...
利用R3.6.1软件"survival"包分析CDT1高、低表达组总体生存率(OS)的差异，并通过GEPIA、Kaplan Meier-plotter、UAL-CAN等在具对结果进行验证。利用基因分析(GSEA)预测CDT1在肺腺癌中参与的分子通路。结果肺腺癌组CDT1的表达水平高于正常对照组(P<0.001)。肺腺癌组织中CDT1的表达水平与患者年龄(P= 0.019)-....
临床生存结局终点的定义 Overall Survival (OS) OS is the period from the date of diagnosis until the date of death from any cause. The censored time is from date of initial diagnosis until the date of last contact (largest number of days) from all the clinical data files (including both en...
head(surv)#生存数据os和os.time 生存数据包括os和os.time: 3.数据整理 在下载完数据之后,我们需要对数据进行初步的整理。 3.1 处理表达矩阵 首先处理表达矩阵: dat = read.table(paste0("input/",proj,".htseq_counts.tsv.gz"),check.names = F,row.names = 1,header = T) ...