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单基因GSEA分析策略(数据分析免费做活动继续)

生信技能树 生信技能树 2022-06-06

我写了部分常见的TCGA数据库用法

因为时间关系,这28篇教程可能还得再推迟半年!不过最近看了很多文献,有一些关于TCGA数据库的应用值得推荐。

比如文章是:TRIB3 supports breast cancer stemness by suppressing FOXO1 degradation and enhancing SOX2 transcription. 发表在:Nat Commun 2019 Dec 16;10(1):5720. PMID: 31844113  就提到了根据感兴趣的基因的mRNA表达量来把TCGA数据库的某个癌症的全部病人分组。

比如取高表达的前10%和低表达的10%病人,然后两个分组进行差异分析,这样的话每个基因都会有一个变化倍数,这个数值就可以把基因排序啦。排序后的基因列表,毫无疑问就可以进行GSEA分析咯

mRNA表达量高低分组病人

原文描述的方法是:

 

正文描述比较简单,而且是一回事:

 

根据生物学背景挑选需要检验的基因集

GSEA分析,除了需要排序好的基因列表,还需要一个待检验的基因集,如果大家感兴趣GSEA分析原理和用法,看合辑

文章使用的是java软件做gsea分析,出图是:

 

很好描述,从TCGA数据库,下载了BRCA病人1215个的mRNA表达矩阵,然后根据TRIB3这个基因表达量分组,差异分析后GSEA,看到他们感兴趣的ES stem cell gene signatures基因集是显著富集的。

GSEA demonstrating the enrichment of gene sets related to ES stem cell gene signatures in the ranked gene list of the top 10th percentile (n = 121) vs. the bottom 10th percentile (n = 121) of breast cancer patients expressing TRIB3 from the TCGA database (n = 1215). NES, normalized enrichment score. FDR, false discovery rate.

首先需要学会下载TCGA指定数据

我挑选了部分,写了6个数据下载系列教程

然后需要有自己感兴趣的基因和基因集,然后你也想做同样的探索,但是代码能力不行,可以委托我们哈!

数据分析免费做

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