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这款全能型的肿瘤挖掘工具更新了,加速课题进展
我们解螺旋曾在2019年给大家介绍过一款重磅挖掘TCGA数据库的工具,一款超牛超好用的超燃神器,是由华中科技大学生命科学院郭安源教授课题组开发的GSCAlite,近日他们对这个工具进行了重磅升级,升级后的GSCA添加了新功能,使用也更加方便了。 你所知道的差异表达、GSEA、生存分析、GSVA、免疫细胞浸润、CNV、DNA突变、DNA甲...
2024-08-08 网络 更多内容 582 ℃ 81 -
临床数据常用列(TCGA胃癌数据为例)
说明一下:TCGA_STAD_pheno 是我命名的TCGA胃癌临床数据, $用来提取对应列(也可以用[]提取),table函数可以查看该列都有哪些内容并统计出现的次数。 探索部分 table(TCGA_STAD_pheno$neoplasm_histologic_grade) #肿瘤组织学分级 G1 G2 G3 GX 8 139 219 7 table(TCGA_STAD_pheno$new_neoplasm_event_occurrence...
2024-08-08 网络 更多内容 747 ℃ 650 -
TCGA临床病理随访资料解读
TCGA数据库中clinical数据的解析,文件格式xml 打开如图 数据解析: 名称解读tumor_tissue_site用于描述肿瘤的组织来源或发生部位histological_type用于描述肿瘤的组织学类型other_dx可能包含有关患者其他诊断或合…
2024-08-08 网络 更多内容 342 ℃ 679 -
TCGA又来了:根据AJCC分期绘制某基因表达的箱线图
年前的TCGA单元课已经过了一段时间了。课程做完后老师和我说,TCGA的内容和应用都很丰富的,这份课件已经有89页的细致讲解,但仍然感觉还有很多地方要学习…… 真是渺沧海之一粟呀。这不,有位学员拿篇文章(PMID:27852524)来问我们,Fig 1f中,根据AJCC的分期画箱线图用R怎么做。
2024-08-08 网络 更多内容 180 ℃ 656 -
TCGA模型+实验,放疗相关自噬基因在肺腺癌预后和免疫浸润中的分析...
我们发现风险评分、肿瘤疾病阶段、患者吸烟史类别、诊断年龄和性别与预后显着相关。然后对这些因素进行多变量分析,风险评分和肿瘤疾病分期仍然与预后显着相关,表明它们是 LUAD 的独立预后因素。此外,我们使用风险评分和肿瘤疾病阶段构建列线图来预测生存率。校准曲线显示预测的 1 年和 3 年 OS 接近实际观察到的 OS...
2024-08-08 网络 更多内容 718 ℃ 726 -
5+肿瘤+预后模型+实验
总结一下,作者在TCGA数据库中确定了一个可靠的预后胶原蛋白标志物。作者首次提出了基于胶原家族成员的预后模型,并详细描述了胶原蛋白标志物与肿瘤微环境之间的关系,这可能为LUAD患者的免疫治疗提供预后信息。这些重要的新发现将使临床医生能够更个体化地治疗LUAD患者。
2024-08-08 网络 更多内容 461 ℃ 977 -
只有83例患者的病理组学研究竟然发到nature大子刊!预后预测
因此,作者提出了两个新的生物标志物的假设,即坏死面积分数(NEC)和肿瘤坏死分布(TND),分别表示坏死部分占WSI比例以及肿瘤和坏死之间的空间分布和相互作用。 K-M分析显示NEC和TND可以在TCGA和QHCG数据集上显著区分高风险和低风险组。 单因素和多因素分析显示NEC(QHCG: HR4.66,95% CI 1.77 ~ 12.28,P = 0.0019;...
2024-08-08 网络 更多内容 233 ℃ 652 -
最新6.6分生信,看2024年基因集单肿瘤是如何分析的,结果会让你吃惊...
1. 从TCGA和GEO数据库获得PCa组织和邻近组织的转录组测序数据和临床数据,通过 GraphPad Prism生成的配对比较图显示,在PCa肿瘤组织中,CBX2、CBX3、CBX4和CBX8的表达水平较邻近非肿瘤组织升高(图1b,c,d,h)。相反,CBX6 和 CBX7 被证明降低(图1f,g)。而CBX1 和 CBX5 之间没有观察到差异(图1a,e)。
2024-08-08 网络 更多内容 781 ℃ 572 -
最新7.5分SCI 单基因单肿瘤生信+简单实验
①根据肿瘤、正常组织以及肿瘤分期分析TCGA数据库中ERO1L的启动子甲基化水平。 ②分析LUAD患者在不同肿瘤阶段的mRNA表达、启动子甲基化和生存状态。 结果: 下图A:与正常组织相比,在LUAD组织的启动子区域中发现ERO1L的甲基化水平显著降低。 下图B:肿瘤分期亚组分析显示,IV期患者的ERO1L启动子甲基化水平下降最显著。
2024-08-08 网络 更多内容 524 ℃ 512 -
5+肿瘤新方向来了!
TCGA 泛癌数据。 2. 进行Cox和K-M生存分析以确定 FBXWs 表达与泛癌预后之间的关联。 3. 使用 cBioPortal 数据库来探索 FBXW 家族成员的突变频率和形式。 4. 应用Immuneeconv和ESTIMATE进行免疫细胞浸润和肿瘤微环境分析。 结果: 1.FBXW的基因结构和基序组成 ...
2024-08-08 网络 更多内容 397 ℃ 536