【原】GEPIA，无编程生信小白福音

GEPIA, 全称GeneExpression Profiling Interactive Analysis。这个数据库是2017年7月由北京大学张泽民教授团队的唐泽方等人通过 R 、Perl等语言对数据进行处理、可视化而设计的癌症大数据分析网站 ，GEPIA让没有任何编程背景的科研工作者能够轻松执行各种基因表达分析。开发的相关的文章发表在Nucleic Acids Research 杂志上。数据库的数据来源主要是TCGA数据库。分析内容包括肿瘤/正常差异表达谱分析、表达分布、病理分期、生存分析，相似基因，基因表达相关性和降维分析等。

网址：http://gepia./

目前已经有更新版GEPIA2（更高分辨率和更多功能的加强版GEPIA）。在官网首页搜索栏可以看出，该网站的分析主要有三个板块，也是主要功能，分别是Single Gene Analysis、Cancer Type Analysis、Multiple Gene Analysis。

1.General 概况

点击首页【GOPIA】就可以看到对ERBB2，酪氨酸激酶受体2（网站默选的，可在搜索框更改）基因概况的介绍。体图中肿瘤和正常样品的中位表达，显示了该基因在人体不同器官组织中的表达情况，红色的表示肿瘤组织，绿色的表示正常组织，颜色越深表示表达水平越高，表达量可以用鼠标点击部位显示出来。

同时，为了帮助那些不了解缩写的人，网站在顶部有“Click here to get the extensio of tumor abbreviations”，点击即可显示这些缩写的全称。

网站还给出了不同肿瘤中正常样本和肿瘤样本中表达量的对比图，每个点代表一个样本，如下所示。还有柱状图，取了所有样本的平均值，清晰明了，但是没有p值。总而言之，散点图和柱状图各取所需。

2. Differential Genes

Differential Genes部分，可以分析在特定肿瘤中正常样本和肿瘤样本中的差异表达基因，用户可以定义差异基因分析的算法和对应的阈值，这里试验性地把q-value Cutoff改为0.005，点击List，查看差异基因对应的表格数据结果如下：

点击Plot显示差异基因在各个染色体上的分布，示意如下：

3. Expression DIY

这部分是用户选择感兴趣的肿瘤，在Expression DIY标签下可以对检索的基因进行表达水平的作图，从下拉菜单可以选择Profile散点图，Boxplot箱式图和Stage plot小提琴图。每一种格式的图都可以DIY作图的参数，选择呈现的癌种并对其进行排序，甚至颜色和大小。如果输入多个基因列表，还可以以热图的形式进行可视化。

4. Survival

生存分析，对于医学研究来说很常见。Survival标签也有下拉菜单，单基因分析用Survival Plots，另一个Most Differential Survial Genes是多基因分析时用。用Survival Plots做单基因生存分析效果图如下：

用Most Differential Survial Genes分析出与生存状态相关的差异基因，结果如下所示：

5.Similar Gene

想了解目标基因有哪些类似基因的情况下，可以用这个类似基因筛选功能，强大到可以罗列Top 1 到Top 9999999的相似性基因。

6.Correlation

人体疾病很少会单个基因起发挥功能，一般都是多个基因一起起作用。如果想了解两个基因之间的关联性，可以用这个功能。可以自己挑选样本，指定相关系数的算法，结果如下所示。

7.PCA

多基因的降维分析一般使用的是PCA主成分分析（Principal Component Analysis），这部分进行PCA分析，可以指定多组样本，然后根据输入的基因的表达量进行PCA分析，可以生成2D、3D PCA的图。