TCGA-205-文章规律讲解
三种规律
1.Signatures
2.WGCNA
LASSO
COX
3.ceRNA(近五年热点)
1.Part 1 - Signatures
signatures规律
思考问题：每个基因都在每个癌症上很重要么？
signature文章
继续看这两篇文章的规律
两种算法不同得到不同的miRNA
继续看顾虑
数据随年份在跟新，继续挖
举个🌰
OSCC的甲基化位点预后
- 甲基化是信号强度，不管是信号强度还是基因表达量，都是数值，只要一个基因在不同的病人表现出不同的数值，这个数值恰好就可能和他的生存相关
- 每个基因上都有甲基化位点的信号，那就会有甲基化信号矩阵
举个例子OSCC甲基化
流程图
甲基化筛选位点
甲基化预后分析
2.Part 2 - WGCNA、LASSO、COX
WGCNA
WGCNA
WGCNA流程
WGCNA流程文字版
WGCNA模块
模块
模块功能
表达差异
3.Part 3 - ceRNA
撸ceRNA文章
继续撸ceRNA文章
调控网络
ceRNA网络介绍
研究思路详述
不灌水的文章怎么做？
- 全面比较癌症的亚组(人种，突变与否，年龄，肿瘤亚级)
- 总之就是找到不一样的。
- 如下这篇文章
看这篇20高分的文章
Linear 回归
生存分析的软件一款会用，其他也能会用
另一种高端玩家怎样做？
- 针对性数据获取
这篇文章不走寻常，先获得感兴趣的基因集再画热图
这就是热图了
boxplot图
与其他癌症关联不？
有了这些基因去挖掘GEO
我去找找在哪些样本里有变异吧-cBioPortal
以上图片均转自
<生信技能树>出品的TCGA数据挖掘视频太腻害了！
↖(ω)↗ O(∩_∩)O~ (⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)
