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众所周知，以TCGA数据库为主的大数据挖掘很火，通过数据挖掘我们可以发SCI文章（比如有哪些文章让你觉得：这样就可以的话，那我也能发！），也可以为申请基金提供思路（比如师兄最近在各地的讲座：〔免费讲座|成都、重庆〕非编码RNA数据挖掘、国自然来了），当然关于TCGA的数据挖掘，公众号上也介绍了很多工具（比如TCGA数据库挖掘分析，这个网站好用到爆！，有没有网站可以分析miRNA与患者预后的关系？，生存分析，这个网站还不错！，懒人怎么做肿瘤病人的生存分析？等），依凡老师还专门为大家录制了数据挖掘的课程（单击文末链接购买查看)。 今天给大家介绍一个闻着伤心听着落泪的网站，分析TCGA数据的工具这么多，我只服这一个，让人不得不感叹，做肿瘤真好！ 这个网站是新上线的一个网站：LinkedOmics，网址：http://www./ 主页打开后是这样的： 具体功能太强大，且听我慢慢道来。 首先大家需要先注册账户，在右上角，具体注册方法就不说了。注册后登录打开界面是这样的： 整个分析一共包括五步： （1）选择肿瘤类型，一共收录了32个癌种的各个类型的数据，比如我们选择肝癌LIHC： （2）选择数据类型，我们可以看到数据的类型有microRNA，SNP，甲基化，临床数据和突变，我们先演示microRNA的，所以选第一个： 第二步里面还有一个可选项目：样本类型，可以进一步对样本根据分子分型、分期等数据进行分析，打开是这样的： 可以进一步选择，我们在演示的时候就不选了。 （3）选择数据属性，可以选择具体的microRNA，我们以hsa-mir-125a为例： （4）选择靶数据类型，同样我们可以选择前面的数据： 比如我们想看hsa-mir-125a与临床信息的关系，我们选下Data type为Clinical的选项即可。 （5）选择统计方法，一般会给出几个选项，比如这个： 选好后接下来就是分析了， 我们看一下：
单击View按钮：
就可以看到hsa-mir-125a与临床信息的关系了，比如生存分析、TNM分期、种族等：
当然，在第四步我们选择靶数据类型的时候，我们可以换成其它的数据，比如RNAseq的数据，我们来找一下hsa-mir-125a的靶基因：
统计方法我们选个spearman相关性分析：
提交后查看数据是这样的：
我们可以单击某个基因看hsa-mir-125a与该基因表达相关性，在下面有两张图展示的是与hsa-mir-125a表达正相关和负相关的基因热图，
我们挑选第一个基因MLXIPL进行搜索：
然后查看他们表达的相关性结果：
至于MLXIPL是不是hsa-mir-125a的靶基因以及在肝癌中的作用如何，大家就可以通过targetscan等软件预测并验证了。 当然，这里还有一个相关基因的功能富集，分别是ORA和GSEA：
我们选GSEA看看，
富集分析的选项包括了GO分析等：
我们选个KEGG pathway吧，提交后大家要等一下：
好了以后的界面：
结果可下载可查看：
好了，网站的功能还有很多，大家自己探索吧。 用好这个网站，文章基金神马的都不是事儿! 最后，大家用的时候记得引用文章： LinkedOmics: analyzing multi-omics data within and across 32 cancer types.Nucleic Acids Res. 2017 Nov 9. doi: 10.1093/nar/gkx1090. |
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