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⁍̴̛⁎)