艾德思：再不学习这种方法发文章你也许会后悔

 曾经有人问我,那种方式出sci论文最快?也许大家随口而出就是meta分析,的确也是这样,我当初也人为发sci最快的也是meta分析.但是现在不一样了,现在进入了数据大时代,特别是生物信息学方面的数据,数据库越来越多,像GEO,TCGA,Oncomine.虽然专业搞生信都要会编程,当然GEO,TCGA也离不开编程,但是这里有一个数据库不用编程的,这个数据库是Oncomine,差异表达分析,共表达分析,Outlier分析等等Oncomine自己都会分析,不用任何代码,我们只要会点鼠标就可以了.接下让我们一起看一下到底是怎么样操作?

一/Oncomine是什么?

Oncomine是大型肿瘤基因芯片数据库,涵盖65个基因芯片数据集/4700个芯片及4亿8千万个基因表达数据,可用于分析基因表达差异/寻找离群值/预测共表达基因等,并可根据肿瘤分期/分级/组织类型等临床信息进行分类,还可依据已知的基因—药物分析寻找可能的分子标记物与治疗靶点.

二/Oncomine有什么?

Oncomine囊括了19种癌症基因芯片数据,含有715个数据集,86733个样本,各样各样的分析.

一/Oncomine能做什么?

基因差异表达分析

基因拷贝数变异分析

Meta分析

基因表达与临床相关性

基因共表达分析

Outlier分析

Concept分析

......

Oncomine数据挖掘套路

第一步,查看目标基因在哪些肿瘤中存在高表达(5分钟)

第二步,证明目标基因在某一肿瘤中是高表达的.(10分钟)

第三步,寻找共表达的基因.(5分钟)

第四步,确定目标基因在细胞系中是否高表达(5分钟)

第五歩,基因表达与生存的相关性(5分钟)

整一个分析流程只要30分钟就搞定了.我们在来对比一下meta分析,meta分析要文献检索,质量评价,数据提取,统计分析,就算您手脚再快,做个meta分析应该都要几天呢,然后我们再来看一下GEO,TCGA,专业的生信研究人员可以30分钟内完成GEO分析,但是TGCA应该不行,因为样本量大,有时候下载数据都要一两天,这是专业的生信研究员在程序方面没有任何问题才能有这样的速度.但是,对于不懂编程的人,那就要头痛了,只要有代码报错,您可能要找半天都找不出原因,然后到群里问,有人帮您解答还好,要是没有人帮忙解答,那整个分析不知道要到什么时候才能解决.

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