大家好，欢迎再次来到MedGo干货课堂，在上期3小时课程带你重复一篇3分生信SCI(上)中，我们着重为大家讲解了GEO芯片的meta分析。很多同学和老师课后向我们反馈，为什么要分上中下？其实上中下的每个部分都代表了一个小专题。以往的生信套路只分析一套芯片数据，已经很难发纯生信的文章了，但是多芯片的Meta还是比较火的。例如下面这篇：Investigation of the clinical significance and molecular mechanism of miR-21-5p in hepatocellular carcinoma: A systematic review based on 24 studies and bioinformatics investigation（oncology letters 2019 Jan）。这篇文章就是做了个肝癌GEO芯片的Meta分析,然后加了些Go、KEGG和PPI，就形成了一篇1-2分的SCI。
本次“3小时课程带你重复一篇3分生信SCI(中)”，将为大家带来GEO芯片的R语言Meta分析的后续——亚组分析；以及TCGA数据的纯R语言下载（高速且包含临床数据）、整理、分析。跟着我们的视频完成（上）和（中），换一个疾病（肿瘤/非肿瘤），找到一个有争议的miRNA（高表达还是低表达？），您也可以不做实验发表出一篇2-3分左右的SCI。 重点是我们的视频免费！代码数据无保留分享！
本次系列主要解决的难题包括
（1）如何使用R语言进行亚组分析（GEO的meta亚组分析全网独家呈现）
（2）如何使用R语言下载TCGA数据库生存信息
（3）如何使用R语言下载TCGA数据库miRNA成熟体表达量数据
（4）如何使用R语言进行生存分析和临床相关分析
目前TCGA下载存在多种可行的下载方式，而我们推荐的是纯R语言，相当高速且下载全面，仅仅运行我们的脚本即可，方便快捷。
本次课程将重复出如下图表
Figure 5. 接着（上）的GEO芯片的R语言亚组分析（全网独家呈现）
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Figure 6. miR-144-3p在非小细胞肺癌中和正常组织中的表达
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Table 2. miR-144-3p的表达与肺鳞癌临床病理参数的关系
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Table3. miR-144-3p的表达与肺腺癌临床病理参数的关系
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Table3. miR-144-3p的表达与非小细胞肺癌临床病理参数的关系
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Figure7. miR-144-3p与预后
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