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如何進行單基因的tcga數據挖掘分析

如何進行單基因的tcga數據挖掘分析，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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TCGA數據庫關于食管癌的，分成ESCC和EAC，其中ESCC好發(fā)于中國人群，關心TCGA數據庫里面的90個ESCC病人。

根據CCL2基因的表達量，可以把TCGA數據庫里面的90個ESCC病人分成高低表達CCL2的兩個組，然后可以差異分析，GSEA分析等等

這次的學徒作業(yè)是完成下面的4幅圖：

  • eHeatmap of gene expression profiles of human ESCC cases (     n?=?90) from TCGA database.
  • fPearson correlation analysis shows tight association of CCL2 with CCR2 and PD-1.
  • gGene set enrichment analysis (GSEA) between group high (     n?=?52) and low (     n?=?38) of CCL2 expression shows enriched pathways associated with PD-1 signaling.
  • hHeatmap shows that expression of PD-1 signaling pathway associated genes is correlated with CCL2 expression in human ESCC

如下圖：

如何進行單基因的tcga數據挖掘分析


 

其中圖f可以直接網頁工具做出來，UCSC的xena瀏覽器，或者GEPIA2都可以，需求最大的是tcga數據庫的生存分析和表達量差異。 

關于如何進行單基因的tcga數據挖掘分析問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關知識。

網頁題目：如何進行單基因的tcga數據挖掘分析
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