生物信息学分析--TCGA数据库
生存分析(survival analysis)
将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一类统计分析方法。生存分析资料通常采用纵向随访观察获取,和一般资料相比较具有如下特点:1、同时考虑生存时间和生存结局;2、通常含有删失数据;3生存时间的分布通常不服从正态分布。 特点与现状
生存分析是医学领域常见的分析方法,然而生存分析往往需要大量的临床样本,尽管各大数据库为我们提供了众多样本,但多数科研人员面对海量数据往往束手无策! 服务内容
HYY生信小伙伴整合癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)临床样本数据,给出疾病基因的生存曲线以及分析报告,全面揭示基因与疾病生存率关系。1、生存相关目的基因筛选2、目的基因TCGA数据生存分析3、目的基因与临床数据相关性分析4、单因素多因素Cox回归分析
意义:
确定目标基因的预后情况,增加文章的说服力,从而提高文章影响因子。
注:其他类型肿瘤数据陆续整理中……
示例:
- 前列腺癌生存分析示例——ZNF267(Prostate cancer)
- 乳腺癌癌生存分析示例——CENPI (Breast Cancer)
- 结肠癌生存分析示例——A1CF (Colon Cancer)
- 肝癌生存分析示例——MAD2L1(Liver Cancer)
案例文献
案例文献通过一系列基因筛选得到目的基因CENOF,通过免疫组化实验研究其在前列腺癌组织和癌旁组织中的表达情况,表2 统计分析:CENOF与前列腺癌患者临床特征的关系。图3生存分析,CENOF展示表达量对肺癌患者临床预后的影响,文章简洁明了,实验周期短,主要得意于目的基因的筛选和数据的统计分析。
Zhuo Y J, Xi M, Wan Y P, et al. Enhanced expression of centromere protein F predicts clinical progression and prognosis in patients with prostate cancer. [J]. International Journal of Molecular Medicine, 2015, 35(4):966.
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