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TCGA计划的ATAC-seq数据发布写在前面。通过对410个肿瘤样本的23种肿瘤类型（其中386个样本有技术重复）进行ATAC-seq分析，共绘制出796个染色质可及性图谱，鉴定到 562,709个调控元件，即ATAC-seq数据分析中对peaks数目统计，共有562,709个可重复、转座酶可接近的染色质可及性位点。来自相同组织的肿瘤样本经常聚在一起，如肾透明细胞癌和肾乳头... 阅2072 转19 评0 公众公开 19-02-08 13:39 |
时至今日，这一计划已经取得了许多成果，Cell杂志公布了泛癌症图谱（Pan-Cancer Atlas），这也是癌症基因组图谱（TCGA）的收官项目，同期Cell杂志介绍了根据癌症基因组图谱分类的肿瘤类型列表，以及相关的一些主要发现（每种肿瘤类型的标记论文）。因此，美国国家癌症研究所（NCI）癌症基因组办公室主任Louis Staudt宣布，TCGA研究网络现在将致... 阅95 转0 评0 公众公开 19-02-01 09:02 |
【解决方案】用GTEx做normal。FigureYa55panCancer-violin带你横扫TCGA和GTEx数据下载，free of computational batch effects。FigureYa55panCancer-violin，同时对比33种癌症跟对应normal的GTEx数据，一键画出小提琴图，可惜需要用到linux，把我这枚Windows资深用户挡在门外。R语言在用read.table读取数据的时候其实做了很多事情，有一件事情... 阅1864 转4 评0 公众公开 19-01-29 23:59 |
众所周知，肿瘤样品纯度是很有限的，包括围绕在肿瘤细胞周围的各种免疫细胞，还有肿瘤微环境其它细胞。We obtained gene expression profiles (RNA-seqV2), DNA methylation profiles (HumanMethylation450) and immunohistochemistry (IHC) analysis for 9,364 tumour samples and 1,958 adjacent normal samples across 21 solid tumour type... 阅578 转2 评0 公众公开 19-01-26 10:05 |
学完TCGA教程，复现SCI文章生存曲线图(优秀学徒笔记分享)分析需求：找到TINAGL1基因在TCGA数据库中乳腺癌数据的表达量分组看其是否影响生存。1. 下载TINAGL1在TCGA中按表达量分组的生存情况。网站介绍：OncoLnc该网站整合了TCGA的各种RNA数据和患者临床数据，提供生存分析的数据和图表。点击click here，可以得到高低TINAGL1表达分组的Brca患者... 阅3008 转11 评0 公众公开 19-01-25 12:43 |
GEO、TCGA、Oncomine、GO富集分析、KEGG分析一网打尽~非CEL文件的处理视频已经更...2.登陆【腾讯课堂】或【网易云课堂】搜索“豪斯医生数据挖掘精品课程”3、 GEO数据下载和数据质量分析。6、 GO富集分析。13、Oncomine之差异分析及共表达分析。5、现在数据库有很多，我们这次课程主要选择了GEO、TCGA以及Oncomine，分别是当前最全面的数据库... 阅58 转0 评0 公众公开 19-01-24 12:42 |
计算160种免疫特征间的相关系数，聚类分析，得到5个核心模块免疫表达特征（巨噬细胞 , 免疫浸润淋巴细胞, TGF-β response , IFN-γ response, wound healing ) → 据此将TCGA中的非血液肿瘤聚成6种免疫亚型(C1-C6) → 6种免疫亚型中这5种免疫特征的分布情况。免疫应答由肿瘤细胞、免疫细胞、基质细胞中的细胞内分子网络状态和细胞外通讯网络（... 阅713 转8 评0 公众公开 19-01-21 20:50 |
批量挖掘TCGA miRNA.还在担心下载TCGA数据断网？现在这些通通不用担心，批量挖掘TCGA miRNA的机会来了，我们不用自己下载数据，不用提取数据,而直接得到现成的数据，省去繁琐的步骤，直接获取TCGA miRNA表达矩阵，节省大量的时间，比别人快几步，赢在起跑线上。同样是挖掘 TCGA，别人还在下载数据或者提取数据，你已经把文章写好了，这就是... 阅86 转0 评0 公众公开 19-01-20 00:07 |
我们不一样——不同TCGA门户网站的HNSC的临床数据记录不一样。我们把他们的样本名调出来, 看看Biolinks的数据是怎样的：> rownames(clinical.Xena)[is.na(clinical.Xena$OS)][1] ''''''''TCGA-BB-4224'''''''' ''''''''TCGA-CQ-A4CA'... 阅105 转0 评0 公众公开 19-01-19 23:53 |
【周周一读】—基于TCGA数据库的乳腺癌差异甲基化基因筛选及风险模型构建。DAVID用于分析差异甲基化基因的GO富集，ConsensusPathDB用于分析差异甲基化基因的PATHWAY途径，单因素，多变量Cox分析和Akaike信息准则（AIC）以构建乳腺癌的预后风险模型，以及ROC曲线判断风险模型的临床应用价值。对257个差异甲基化基因的甲基化程度与其基因表达进行... 阅1101 转5 评0 公众公开 19-01-19 23:23 |
