TCGA数据库的基因生存分析是怎样的

TCGA数据库的基因生存分析是怎样的,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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最近看到文献里面提到了针对膀胱癌的METTL3基因的生存分析,我定睛细看,发现并不是TCGA里面的表达数据,而是IHC的结果,如下:

f. Kaplan-Meier survival curves of overall survival in 180 bladder cancer patients based on METTL3 expression analyzed by IHC staining. The log-rank test was used to compare differences between two groups (P = 0.0128)

TCGA数据库的基因生存分析是怎样的  
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结果是相当的显著哦,所以我就思考,为什么作者要舍近求远呢,明明是tcga数据库里面大把的公共数据,很容易检验自己感兴趣的基因是否具有生存效应。

所以我就帮助作者在网址:http://gepia2.cancer-pku.cn/#survival 看了看膀胱癌的METTL3基因的生存分析,同样的UCSC的xena浏览器也是可以做到,感兴趣的可以去学习:GEPIA2详解(中国智造-肿瘤数据库),当然了,也可以自行编程探索。

如下,有意思的就来了:

TCGA数据库的基因生存分析是怎样的  
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其实更有意思的是,你还可以使用km-plot网页工具来看膀胱癌的METTL3基因的生存分析,虽然我是不相信km-plot网页工具结果的。   我们已经多次介绍过生存分析:  
  • 集思广益-生存分析可以随心所欲根据表达量分组吗
  • 生存分析时间点问题
  • 寻找生存分析的最佳基因表达分组阈值
  • apply家族函数和for循环还是有区别的(批量生存分析出图bug)
  • TCGA数据库生存分析的网页工具哪家强
是不是   可以合理的推测,因为作者发现自己感兴趣的基因,也就是METTL3在TCGA数据库的膀胱癌里面并没有统计学显著的生存意义,所以就想方设法的去购买TMA,看看IHC结果的针对膀胱癌的METTL3基因的生存分析。           

关于TCGA数据库的基因生存分析是怎样的问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。


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