数据集为“2012年TCGA发表的乳腺癌的研究”；
分析类型，确定数据分析类型，以突变数据、拷贝数数据和表达数据为例；
检索的基因，以“ERBB2”为例。
点击Submit后会得到如下结果。
OncoPrint页面显示的是检索的基因在所有样本中的突变、拷贝数、表达情况，如ERBB2在463个乳腺癌样本中发生变化的样本数目是89个，其中图中一个小竖条代表一个样本。把鼠标放到某个样本上可以显示更多信息，点击其中TCGA的样本编号还可以打开一个新的页面，介绍该样本的详细信息。
Plots页面展示的是基因的连续值和离散值之间的关系，以散点图的形式进行展示，比如下图中展示的mRNA标准化后的表达值和拷贝数变异值之间的关系，从图中可以看出随着目的基因拷贝数的增加，表达值也逐渐升高。
Mutations页面展示了该基因在多个样本中发生突变的信息，包括位点，类型，氨基酸的变化等。并以结构图的形式展示，还可以看到3D图哦。
Co-Expression页面显示了与检索基因共表达的基因以及Pearson和Spearman相关系数，最主要的是可以免费下载。还可以对每个基因和检索的基因绘制相关性散点图，每个点代表一个样本，并标识出哪些样本发生了突变。
Enrichment页面主要是对已经注释的癌症相关基因进行在发生变化的样本和没有变化的样本进行富集分析，从而发现发生富集的一些变异。
Survival页面显示的检索基因的生存曲线图，会绘制至少有一处变异的肿瘤样本和无变异的肿瘤样本之间的总的生存率预后曲线图和无病生存率预后曲线图，并标识出P值，以及两个组的样本的生存时间等信息。并不是每个基因都会有可用数据进行生存分析哦。
NetWork页面展示了网络图，整合了来自Human ReferenceProtein Database(HPRD)，Reactome，National Cancer Insititue (NCI)–Nature和The MemorialSloan-Kettering Cancer Center (MSKCC) Cancer Cell Map的数据进行网络图分析。
- 本文固定链接: https://maimengkong.com/moreshare/1408.html
- 转载请注明: : 萌小白 2023年3月25日 于 卖萌控的博客 发表
- 百度已收录
