基于TCGA蛋白芯片数据的分析神器
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我是郭大侠，昨天看到右哉发了一个关于TCGA分析的神器，可是看不到下载地址，好心焦。不过我可不是“伸手党”，于是我果断打开学术谷歌看看别人已经发了什么TCGA分析软件，竟然意外发现了另外几个好用的神器，这种获得新知识的快感是“伸手党们”永远无法体验的。今天就策一个基于TCGA蛋白芯片数据的分析神器。
首先说明，为了表示对万事屋“伸手党们”的反感，本次坚决不放出下载地址，加了我微信的也不要问我要，想找到神器地址的唯一办法是打开学术谷歌，看看TCGA有什么分析神器，然后去本帖留言区留言。只要留言区出现3个其他TCGA分析软件的体验说明，我会在下周介绍IBS软件的帖子中放出神器的下载地址。
废话不说，开始讲神器。如图1所示，这是神器的主界面，一共有四个部分。
Summary里面主要讲了本软件所涉及的数据集，主要是TCGA中的蛋白芯片数据和一些细胞系数据，点击右边的show按钮可以显示特定数据集中的信息概要（图2）。
My protein里面列出了一些重要的蛋白marker，比如14-3-3，EGFR之类的，同时说明了检测的抗体信息和货号；点击可以看到该分子在TCGA 16个蛋白数据中的总体表达情况（图3）。
Visualization下面有Network和Heatmap两个模块（图4）。NetworkVisualization进入后，可以在左上角选取数据集，点击Show按钮可以显示蛋白共表达网络，红色代表正相关，绿色代表负相关（图5）。这个图也可以用相关性热图来表示。想要看的话可以返回上一级，点击Heatmap Visualization，选定数据集后，即可看到如图6所示的相关性热图。
图4.Visualization一栏中的内容
图5.Network分析TCGA结肠癌数据
最后的Analysis一栏最为重要，里面的数据是提出科学问题的重要线索，里面的图完全可以放在文章第一部分来完善逻辑环。包含三个分析模块，相关性分析（Correlation），差异分析（Differential）和生存分析（Survival）（图7）。Correlation模块详细展示了肿瘤样本中（这里还是以结肠癌为例）分子表达相关性，按皮尔逊系数从大到小排列，点击 可以看到该分子的散点图（图8）。Differential模块用处不大，只能分析两种肿瘤组织之间表达差异，这里做了结肠癌和胃癌的比较（图9）。Survival模块按Log-Rank p值从小到大排列了蛋白表达量与生存率之间的关系，红色代表高表达组，蓝色代表低表达组（图10）。
图8. 结肠癌Correlation分析
图9. Differential分析：结肠癌VS胃癌
图10. 结肠癌Survival分析
这个神器还过得去吧。最后感谢右哉的启发，让我一天之内找到了4个TCGA分析神器。最后再次声明：杜绝伸手党，暂时不放出地址。
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李莫愁博士：首先非常感谢郭大侠的来稿，温馨提示，伸手段仅指那些不爱思考希望别人帮他解决一切问题的同志，本帖没有贬低任何人的意思，只是郭大侠和万事屋的所有小编希望大家养成思考的习惯，锻炼自己解决问题的能力。科研本来就是熬脑子，不在乎在万事屋多熬点脑子不是么？昨天的帖子让大家稍微思考了一下自己去找答案，就有小伙伴跳出来骂我们浪费他们时间，骂我们不乐于分享，天气炎热，大家都淡定不要“暴躁”哈。不告诉大家解决方法的帖子只是少数，大部分小伙伴问万事屋的右叔（微信号yonderyao)要答案，右叔说，求我呀，大家不要过于紧张，他在开玩笑而已。最后再次感谢大家的关注。
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