TCGA数据库的基因生存分析是怎样的
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最近看到文献里面提到了针对膀胱癌的METTL3基因的生存分析,我定睛细看,发现并不是TCGA里面的表达数据,而是IHC的结果,如下:
f. Kaplan-Meier survival curves of overall survival in 180 bladder cancer patients based on METTL3 expression analyzed by IHC staining. The log-rank test was used to compare differences between two groups (P = 0.0128)
结果是相当的显著哦,所以我就思考,为什么作者要舍近求远呢,明明是tcga数据库里面大把的公共数据,很容易检验自己感兴趣的基因是否具有生存效应。
所以我就帮助作者在网址:http://gepia2.cancer-pku.cn/#survival 看了看膀胱癌的METTL3基因的生存分析,同样的UCSC的xena浏览器也是可以做到,感兴趣的可以去学习:GEPIA2详解(中国智造-肿瘤数据库),当然了,也可以自行编程探索。
如下,有意思的就来了:
集思广益-生存分析可以随心所欲根据表达量分组吗 生存分析时间点问题 寻找生存分析的最佳基因表达分组阈值 apply家族函数和for循环还是有区别的(批量生存分析出图bug) TCGA数据库生存分析的网页工具哪家强
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