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TCGA数据分析课程：生物信息学教学
所谓工欲善其事，必先利其器，从今天开始，我们来介绍TCGA数据库的使用。今天我们来介绍一款非常容易上手的数库：GEPIA2:http://gepia2.cancer-pku.cn/#index
话不多说，直接进入正题
GEPIA2数据来源
如图所示，GEPIA2数据来源于TCGA和GTEx数据库。TCGA我们已经介绍过，不过GEPIA2对TCGA数据经过了筛选，具体筛选标准并没有详细介绍。比如肝癌TCGA有372例肿瘤组织，这里只有369例。
下面简单介绍一下GTEx
GTEx
GTEx全称Genotype-Tissue
Expression,该项目研究来自449名生前健康的人类捐献者的7000多份尸检样本，涵盖44个组织（42种不同的组织类型），包括31个实体器官组织、10个脑分区、2个来自捐献者血液和皮肤的细胞系。GTEx可以有效弥补TCGA正常组织不多的缺点。
GEPIA2工作流程
基因一般性分析
差异分析
我们通过点击鼠标可以轻易获得一个肿瘤的差异分析结果。GEPIA2的差异分析结果默认是利用TCGA的肿瘤组织与GTEx的正常组织做对比。
可以得到一个差异基因与染色体位置的图，以及差异分析结果的文件，都是可以下载的。
得到的差异分析文件例只有差异基因，没有其他基因的情况。做一个火山图看一下差异基因大致的范围。
表达DIY
我们可以根据这种条件选择，得到目的基因的表达情况
生存分析
输入基因名，选择OS还是RFS，设定cutoff比例，以及自定义颜色等，点击add添加感兴趣的癌症类型，点击plot就可以得到最终的生存分析结果
还可以看某个肿瘤中生存分析p值最小的前500个基因，如下入：
如果想看多个基因在多个癌症中与生存的关联，可以利用survival map工具，输入基因列表和癌症列表，得到每个癌症中每个基因与生存的显著性p值
Isoform分析
isoform分析与gene分析类似，这里就不再赘述
基因或者基因集间相关性分析
在计算基因或signature之间相关性时，我们可以利用该工具进行在线绘图。这里的signature按照网址文章的说法，应该是取基因的表达平均值
基因相似性检测
这里可以理解为单基因批量相关性分析，这个分析用处很大。可以通过一个基因和与其相关性高的基因组成一个基因集，来做富集分析，反应这个基因可以影响的功能及通路情况
PCA降维
由于基因数目较多，维度较大，对肿瘤进行可视化比较困难。利用主成分分析（PCA）进行可视化。这里以肝癌的正常和肿瘤为例，选择基因进行降维.
好了,今天的数据库介绍就到这里了，下回见。
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