前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >使用OncoLnc进行TCGA生存分析

使用OncoLnc进行TCGA生存分析

作者头像
生信修炼手册
发布2019-12-19 19:45:30
1.8K0
发布2019-12-19 19:45:30
举报
文章被收录于专栏:生信修炼手册

通过收集整理TCGA中不同肿瘤患者的生存数据和基因表达谱信息,OncoLnc提供了一个生存分析的web服务,对应文章的链接如下

https://peerj.com/articles/cs-67/

网址如下

http://www.oncolnc.org/

OncoLnc收集了TCGA中21种肿瘤,共8647个病人的生存数据,以及对应的mRNA和miRNA的表达谱数据。同时收集了来自MiTranscriptome项目lncRNA表达量数据,从而提供了包含mRNA,miRNA,lncRNA 3中基因的生存分析,可以方便的挖掘各种肿瘤中和生存相关的基因。

用法非常的简单,示意如下

1. 选择感兴趣的基因和肿瘤

在首页的搜索框中输入需要查询的基因,可以是entrez ID, 也可以是gene symbol。以TP53为例,示意如下

点击submit按钮,可以看到事先用cox回归计算好的生存分析结果,示意如下

选择感兴趣的肿瘤,可以进一步进行KM生存分析。

2. 输入样本分组

为了探究基因和生存的相关性,这里根据基因表达量的大小将样本分为highlow两组,自己指定每组的比例,加起来是100%, 示意如下

上图中设置两组的比例都是50%,根据该基因的表达量从低到高排序,前50% 定义为地表达组,后50%定义为高表达组,示意如下

3. KM生存分析

确定好分组之后,点击submit, 就可以得到如下所示的生存分析结果

通过OncoLnc可以方便的进行TCGA数据的生存分析,快速的查看多种肿瘤中与生存相关的基因。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-06-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 生信修炼手册 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 1. 选择感兴趣的基因和肿瘤
  • 2. 输入样本分组
  • 3. KM生存分析
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档