“
GSCA（Gene Set Cancer Analysis）是一个涵盖单基因分析、多基因分析、免疫浸润分析、突变分析以及药物敏感性分析的交叉式综合性癌症分析数据库，其中包含了涵盖了来自TCGA和GDSC的33种不同类型的癌症数据。除此之外，该网站还将基因数据与临床信息和750多种小分子药物密切结合，这为挖掘候选生物标志物和有潜在价值的小分子药物提供了重要支持，有助于更好地设计实验并为进一步的临床试验提供指导。
”数据库介绍：
链接：http://bioinfo.life.hust.edu.cn/GSCA/#/
进入网站首页我们可以看到GSCA数据库主要分为四个模块，包括 基因表达模块、 免疫模块、 突变模块和 药物敏感性模块。
一：表达模块
在表达模块中，我们提供了单基因分析和多基因/基因家族分析两种选择。
以下是多基因分析的操作步骤示例：
1点击Expression模块。
2输入您希望分析的基因集，例如“PCTP，PODXL，PPY，PTGS2，RCAN1，SLC4A7，THBD”。
3选择您感兴趣的癌症类型，可以是一个或多个，例如“LUAD，LUSC，KIRC，KIRP”。
4选择适用的分析类型。
5点击“submit”以获得分析结果。
1 基因表达差异
气泡图展示了肿瘤组织与癌旁组织之间基因集的表达差异。气泡的颜色变化代表肿瘤组织与正常组织之间基因表达倍数的变化。分析结果以FC> 2和显著FDR<0.05为过滤条件，气泡的大小表示FDR值大小。
点击左侧表格中癌症名称如图中“BLCA”，会展示出该基因在这种癌症中的差异表达柱状图。
点击左侧表格中某个基因的名称，会展示出该基因在33种癌症中的差异表达情况。
点击GSEA score,看一看到所选癌症中基因集合的富集分数汇总
二、免疫模块
在免疫模块中，我们探索免疫细胞浸润与基因组特征之间的相关性，包括：mRNA表达、SNV、CNV和甲基化。
1 基因表达与免疫浸润的相关性
通过单击表格中的任意基因按钮，可以得到单个基因与免疫细胞相关性的散点图。
我们不仅能够观察mRNA表达与免疫细胞之间的相关性，同时也能够探究SNV、CNV、甲基化等与免疫相关的情况，其操作方法与前述相同。
三、突变模块
在该模块中，我们可以分析基因集在不同癌症中的突变情况，此外我们还可以分析基因突变与患者预后和基因表达量的相关性。
1 SNV(单核苷酸变异)
热图向我们展示了基因集在不同癌症中的SNV频率。
通过单击左侧结果列表中的某个基因按钮，可以显示基因突变具体位点，类型和数量。
还可以展示基因水平的变异数量和类型以及TI和TV突变详细信息。
2 单基因SNV与生存
该模块提供了基因突变型和野生型患者的预后情况。气泡颜色越红代表风险越高，气泡的大小代表统计显著性的大小。被黑色轮廓线圈起的点表示FDR<0.05。
点击结果列表中的任意基因按钮，可以得到该基因野生型和突变型的Kaplan-Meier生存曲线。
四、药物模块
在药物这个模块中，我们可以研究mRNA表达与药物IC50之间的相关性。主要研究的药物数据库有两个GDSC和CTRP。
气泡图呈现了基因表达与药物敏感性之间的关联。气泡的颜色代表mRNA表达与IC50之间的相关性，而气泡的大小与FDR显著性呈正相关。被黑色轮廓线圈起的点表示FDR值小于0.05。
END
GSCA是一个功能丰富的综合性癌症分析数据库，即使对编程不太熟悉的人也能轻松获得高水平的科研成果。它是进行泛癌分析的最佳工具之一。泛癌分析涉及大量数据，需要耗费大量时间和精力，而且容易出现错误。使用GSCA数据库能够快速生成图表，无需反复整理复杂的数据，只需轻点鼠标，即可瞬间生成图表。
同时GSCA也是基因集/基因家族分析的超强工具，不仅可以做表达分析和预后分析，还可以做免疫、突变和药物敏感性分析。简直是科研人员必备的神器哇！
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