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作者: rochiman | 来源:发表于2020-04-24 17:18 被阅读0次

    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)

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