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内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

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TCGA数据库深度分析：从单基因到多癌种 TCGA数据库提供了丰富的肿瘤组学数据，可以进行多种类型的生物信息学分析。以下是一些关键的分析内容： 𐟌 泛癌种表达分析：研究不同癌症类型之间的基因表达模式。 𐟔젥Ÿ𚥛 表达与突变负荷（TMB）和微卫星不稳定性（MSI）的相关性：探索基因表达与肿瘤突变和不稳定性的关系。 𐟛᯸ 单基因与免疫相关基因的关联：研究单个基因与免疫系统之间的关系。 𐟌🠥•基因与免疫浸润的相关性：分析单个基因如何影响免疫细胞的浸润。 𐟓ˆ 泛癌种Cox回归分析：预测不同癌症类型的生存率和风险因素。 𐟓Š 基因集与TMB、MSI的关联分析：从多个维度解析基因集与肿瘤特征的相关性。 𐟔젧™Œ症特异性表达分析：研究特定癌症类型的基因表达模式。 𐟓‰ 癌症特异性基因集分析：探索特定癌症类型的基因集变化。 𐟓ˆ 单基因高低表达群体的差异表达基因（DEGs）分析：比较不同表达水平的基因差异。 𐟔 癌症特异性诊断分析：利用基因表达数据辅助癌症诊断。 𐟌 网络构建：通过基因相互作用网络，理解不同癌症类型之间的联系。 𐟓Š 提取特定癌症类型的TPM矩阵、TMB矩阵、MSI矩阵、临床信息：获取特定癌症类型的详细数据。 𐟔젦取特定癌症类型的启动子甲基化数据、免疫细胞比例和免疫评分：研究特定癌症类型的表观遗传和免疫特征。这些分析方法可以帮助我们更深入地理解TCGA数据库中的肿瘤组学数据，从而为癌症研究和治疗提供新的见解。

科研必备！生物信息学10法生物信息学（Bioinformatics）在生物医学领域近年来越来越受欢迎𐟔导Œ尤其在基因表达、疾病机制和新药研发等方面。今天，我们来探讨一些生物信息学分析文章中常用的方法，赶紧拿个小本本记下来吧！ ✅1. **差异表达分析**：比较不同样本间的基因表达，找出关键差异表达基因（DEGs），这些基因可能与疾病密切相关。 ✅2. **功能富集分析**：利用GO和KEGG数据库分析差异基因，探索它们在生物过程中的作用。 ✅3. **蛋白质互作网络（PPI）**：构建网络，找出调控网络中的关键基因。 ✅4. **生存分析**：研究基因表达与患者生存的关系，寻找预后标志物。 ✅5. **多组学分析**：整合不同维度的数据，获得更全面的生物学见解。 ✅6. **WGCNA分析**：用系统生物学方法分析样本间基因的共表达模式。 ✅7. **免疫微环境分析**：研究肿瘤微环境中的免疫细胞，探索它们与肿瘤发展的关系。 ✅8. **突变分析**：分析基因突变，识别驱动基因。 ✅9. **单细胞分析**：利用单细胞数据研究细胞异质性。 ✅10. **数据挖掘与工具应用**：利用公共数据库和生物信息学工具进行数据挖掘。这些方法可以单独使用，也可以组合使用，灵活应对不同研究需求。生物信息学是一个动态发展的领域，新方法层出不穷，不断刷新我们的分析思路。快收藏这篇笔记，让你的科研之路更顺畅！𐟑颀𐟔쀀

GRHL3潜在靶基因筛选及初步网络机制的研究研究表明GRHL3可以通过多种方式作用于各种肿瘤，并在其中起到重要的调控作用。这一部分为了研究GRHL3在肺鳞癌中的潜在靶向机制，结合生物大数据，筛选出GRHL3的差异基因、共表达基因和潜在靶基因，最终获取GRHL3的最佳潜在靶基因。分析最佳潜在靶基因的生物学功能及相关通路信息，进一步阐明GRHL3在肺鳞癌中的作用机制。运用R版本4.0.3中LimmaVoom包鉴定从全球肺鳞癌测序数据纳入的多达15组表达矩阵中高表达的差异表达基因。鉴定高表达的DEGs标准如下：(1)logFoldChange>1，（2）调整后的p值<0.05。使用R软件4.0.3中psych包计算各表达矩阵中GRHL3与其他检测基因的Pearson相关系数。符合以下标准的基因被鉴定为GRHL3显著正相关的共表达基因：(1)Pearson相关系数>0.3，(2)调整后的p值<0.05。最后通过CistromeDB平台分析并获取人类GRHL3的ChIP-seq数据，根据score数值进行筛选。应用R版本4.0.3中的vennDiagram包，筛选出作用及表达强度密切相关的基因，构成GRHL3的最佳潜在靶基因。应用R版本4.0.3中的DOSE、GO.db、org.Hs.eg.db、topGO、GSEABase、clusterProfiler、ReactomePA和ggplot2包对GRHL3的相关靶基因进行基因本体论功能分析。包括生物过程、分子功能和细胞组成三个部分。并进行疾病本体论富集分析，最后进行京都基因与基因组百科全书通路富集分析和Reactome代谢通路分析，p＜0.05具有统计学意义。使用STRING数据库构建GRHL3最佳潜在靶基因的蛋白互作网络，分析已知蛋白之间和预测蛋白之间的相互作用关系。获取蛋白互作网络及分析数据。并运用Cytoscape软件，采用CytoHuba插件获取连接最多的前10个基因，即认为是GRHL3的最佳核心靶基因。基于TCGA数据库中多达2个PB数量级别的高通量测序数据，分析获取10个GRHL3靶基因在502例肺鳞癌及49例非癌组织的表达谱，所有表达数据均采用对数转换进行统一标准化。运用SPSS22.0中的独立t检验分析GRHL3核心靶基因在人群数据的表达水平，并绘制ROC曲线，评价GRHL3靶基因对肺鳞癌的诊断价值。采用GraphPadPrism8.0软件绘制GRHL3核心靶基因表达数据的散点图。运用R版本4.0.3中的corrplot包对GRHL3核心靶基因进行相关性分析，绘制相关性热图，了解靶基因之间的相关性。并通过CistromeDB分析核心靶基因的转录起始位点附近是否有GRHL3的结合信号峰，进一步评估GRHL3与核心靶基因的调控关系。利用KMplotter数据库整合肺鳞癌患者预后信息，绘制Kaplan-Meier生存曲线并计算风险率(HR)及log-rankp值，评价GRHL3靶基因对肺鳞癌患者总体预后的影响。 Log-rankp值小于0.05提示总体生存率差异具有统计学意义。最后基于人类蛋白质图谱在蛋白水平验证GRHL3与其核心靶基因在肺鳞癌及非癌肺组织的表达。计算每个数据集中GRHL3和其他基因的Pearson相关系数。按照Pearson相关系数>0.3，调整后的p值<0.05的标准，最后鉴定出1627个GRHL3正相关的CEGs，它们都出现在不少于9个数据集中。计算每个数据集的差异基因，根据logFC>1，调整后的p值<0.05的标准。对各个数据集进行处理，筛选肺鳞癌高表达的DEGs，最后鉴定出627个上调基因，它们都出现在不少于6个数据集中。从CistromeDB网站检索获取到3份GRHL3相关的ChIP-seq数据，依据score>0.5，筛选得到12849个GRHL3潜在靶基因。将GRHL3正相关的CEGs和上调DEGs以及GRHL3潜在靶基因三部分运用R版本4.0.3中VennDiagram包筛选，最终得到344个最佳潜在靶基因。使用STRING数据库分析及绘制344个最佳潜在靶基因的蛋白互作网络图。图中显示的是相互作用分数在0.9以上的蛋白，由1101条连接线和206个节点组成。在多达2个PB数量级别的人群数据中，每个靶基因我们质控和整合了502例肺鳞癌患者及49例非癌肺组织患者高通量测序数据。通过相关性热图分析我们发现在TCGA数据库中，GRHL3与核心靶基因的之间呈正相关，其中与KIF11相关性最显著（R=0.27）。浏览CistromeDB数据库显示CDC20转录起始位点附近有GRHL3的ChIP-seq数据的结合信号，提示GRHL3可能调控CDC20的表达。

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