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Jimmy的一堆TCGA数据挖掘实例

TCGA实战大全 

网页地址：https://xenabrowser.net/heatmap/

选择TCGA的乳腺癌数据

点击done后，选择表型信息，如乳腺癌的PAM50临床分型，输入基因名称如TP53，选择表达量数据，done

每组均有高、中、低表达三种颜色，差异不大，但这并没有把正常样本过滤掉

过滤正常样本：点击B和C面部之间的部分，增加一个过滤panel

在上方filter栏输入primary，剩余1101个样本

点击最后一个panel的右上角选择kmplot做TP53高低表达量的生存分析

继续在filter栏输入可进行并联筛选。

利用Xena探索PDL1启动子区域甲基化对结直肠癌预后的影响

Goltz D, Gevensleben H, Dietrich J, et al. PD-L1 (CD274) promoter methylation predicts survival in colorectal cancer patients[J]. Oncoimmunology, 2017, 6(1): e1257454.

选择TCGA-COADREAD计划，样本信息，CD274甲基化Methylation450k数据（而27K仅有2万个位点，可能对于分析来说不够），再对primary进行过滤后做生存分析。

甲基化与表达量关系：加一个CD274的表达量panel后，点击右上角view as table

调整X和Y轴，得出

CD274 ~ cg14305799（其中一个诊断特定部位的芯片） 
Pearson's rhor = -0.02480 (p = 0.6344)
Spearman's rank rhorho = -0.02701 (p = 0.6046)