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如何結合GEO和TCGA快速發文癌癥甲基化

時間:2019-07-31 11:04來源:原創 作者:biowolf.cn 點擊:
GEO數據庫結合TCGA數據庫,甲基化快速發文,看看SCI是如何操作發文的
又到致青春的畢業季,論文寫好了嗎?實驗還順利嗎?生信挖掘還有疑惑嗎?

上一期推薦給大家學習的課程,大家都學習的如何,甲基化分析大家掌握了多少,是否已經找到了寫文思路,發文突破口。

數據庫總是偏愛做癌癥分析的同學,左有TCGA,右有SEER數據庫,中間還有一個GEO可以挖掘,真是讓人倍感羨慕。

可以說在TCGA登上舞臺中央之時,也是GEO風華將逝之際,但是將還是老的辣,盤踞舞臺這么多年,GEO所能發揮的作用是巨大的,特別是當把GEO和TCGA兩大數據庫結合分析的時候,GEO就能煥發新的活力。

 

今天給大家推薦一個分析思路,是在GEO分析基礎上,結合TCGA數據庫驗證,讓分析數據更加具有說服力,也讓審稿人眼前一亮。
GEO甲基化分析

思路是這樣的:

 

1、利用GEO數據庫挖掘4個芯片,2個基因芯片2個甲基化芯片,分別做差異分析,2個基因芯片分別得到高、低表達基因,2個甲基化芯片分別得到高、低甲基化,然后注釋得到對應的基因;(這一步可以學習《GEO芯片分析》、《GEO甲基化分析》
甲基化分析
2、4個芯片的高表達基因和低甲基化對應的基因做交集,得到高表達低甲基化基因;2個芯片的低表達基因和高甲基化對應的基因做交集,得到低表達高甲基化基因;
甲基化分析
3、步驟2的兩類基因分別做GO、KEGG、PPI網絡構建,在PPI網絡構建之后利用包做核心網絡,核心網絡再做KEGG富集分析,得到很多數據和圖片;(這一步可以學習《GO富集分析》、《KEGG富集分析》、《共表達分析》、《Cytoscape軟件操作》
富集分析
PPI網絡構建
4、這一步是本文的重點,也是難點,看似簡單的一張驗證表,確需要做大量的分析,不僅需要從TCGA下載表達數據,還需要做TCGA的甲基化分析。就是從TCGA數據庫做基因的差異分析和甲基化的差異分析,分別與前面得到的高表達低甲基化、低表達高甲基化做交集,驗證得到同時GEO數據庫和TCGA數據庫同時達到要求的基因。(這一步可以學習《TCGA基礎課程》、《TCGA甲基化分析》
甲基化分析驗證

那么寫上面這樣一篇思路的文章,需要學習哪些課程呢?

《GEO芯片分析》

《GEO數據庫甲基化分析》

《GO富集分析》

《KEGG富集分析》

《共表達網絡》

 

 

責任編輯:樂偉
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