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分析目的

關(guān)聯(lián)腫瘤病人生存信息與對(duì)應(yīng)臨床表型、基因表達(dá)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)與病人預(yù)后顯著相關(guān)的基因表達(dá)或者臨床表型，可用于預(yù)后模型的構(gòu)建，然后用GEO獨(dú)立數(shù)據(jù)集驗(yàn)證，qPCR、wb/IHC等驗(yàn)證。

數(shù)據(jù)來源

TCGA/GEO 數(shù)據(jù)庫的臨床數(shù)據(jù)（預(yù)后以及表型）、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。

分析方法

基于TCGA/GEO 數(shù)據(jù)庫的組學(xué)信息，進(jìn)行差異基因，并進(jìn)行富集分析，基于篩選的差異基因進(jìn)行單因素Cox回歸分析，整理臨床數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)患者的預(yù)后信息，包括總生存時(shí)間（Overall survival, OS）、生存狀態(tài)（OS status） 。利用LASSO Cox回歸分析構(gòu)建預(yù)后模型，構(gòu)建預(yù)后特征基因參與的代謝通路，并分析這些基因在癌癥中的突變情況，最后在數(shù)據(jù)集中驗(yàn)證模型。

分析內(nèi)容
差異基因分析，每個(gè)分析因子的 KM 生存曲線圖以及對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)、構(gòu)建預(yù)后基因signature顯著性，基因集富集分析篩選目的基因，免疫組化驗(yàn)證。

分析結(jié)果示例圖