1. 如果是以文件的格式将数据导入到云平台,平台默认无法读取Excel中的数据,必须将Excel文件转为以制表位符分割的文本文件,否则小工具将无法运行。 2. 森林图不仅能展示单因素cox比例分险结果,同样能展示多因素cox比例分险结果
之前答应给大家的泛癌视频今天终于可以领取了,已经在粉丝群里的老铁们,赶快私信小编,小编在会发给您优惠劵兑换码,然后按照下面的推文领取视频和资料
肿瘤微环境是肿瘤组织或细胞所处的细胞环境,它由免疫细胞,间充质细胞,内皮细胞,具有炎症介质和细胞外基质(ECM)分子[1-2]。在肿瘤微环境中,免疫和基质细胞是两种主要类型的非肿瘤组分,并且已被证实对于肿瘤的诊断和预后评估具有很大价值[3]。
《TCGA数据下载的终极篇》
我们通过研发的新的数据平台将常用的公共数据库全部同步到国内服务器中,并且每天同步更新,同时按照常规发表SCI的习惯对所有数据进行整合,编排,方便大家下载与使用。
我们整理了所有的TCGA数据,计算了所有的免疫微环境、微卫星不稳定性等等多种特征,整理了所有的临床信息,建立了一个 傻瓜式的 单基因泛癌分析工具,做到一键出图,并且是 毫无保留的矢量图呢,并且还配了视频讲解视频https://www.bilibili.com/video/BV1s7411P7fS/: 工具链接:http://sangerbox.com/AllTools?tool_id=9697971
终于TCGA数据下载的终结版上线了,下载地址如:http://sangerbox.com/TcgaDown 界面沿用了之前的风格,一张图秒懂: 每种数据类型下载到个人中心后可以看到 合并的数据 和 单个的原始TCGA下...
CD103 + CD8 + T细胞可能是预测胃癌患者预后和治疗效果的有用标志物。致力于增加肿瘤内CD103 + CD8 + T细胞频率可能是胃癌的一种新的治疗策略。
这些结果凸显了使用更复杂的方法来分析基因组数据的重要性,可能有助于药物靶向,并允许构建结合DESNT和其他临床因素的列线图用于临床管理。
该研究开发并验证了基于深度学习的CT影像学特征,以预测切除的GC患者的生存率,这为当前TNM分期系统提供了额外的预后价值。此外,DeLIS分类器可以识别出从辅助化疗中获益最大的II期和III期疾病的高危患者。
该研究构建了一个方便可行的放射学模型,该模型结合了MRI放射学signature和术前临床危险因素,可预测可切除HCC患者的5年生存率。
这篇文章整合多个数据集对癌症的干性、免疫应答和瘤内异质性进行了综合分析,发现了抗肿瘤免疫与肿瘤干性之间的普遍负相关,以及肿瘤干性与肿瘤内异质性之间显著的正相关。无论是研究所用到的数据还是研究所采用的方法以及思路都值得我们学习借鉴。
话不多说,直奔主题。(看发表时间,很新鲜) 这杂志大家也不陌生,都是老朋友了,生信友好型杂志。 看看文章都干了什么: 1.故事背景 作者系统性的开发了一个跨越不同转录组平台和病人队...
总结:这篇文章构建模型的方法非常简单,门槛不高。 建模可以有很多角度:关键基因,诊断,复发风险,耐药,转移,预后等等等等 数据可以有多种维度:mRNA miRNA lncRNA,CNV,SNP,甲基化等等等等 要把更多的篇幅放在模型鲁棒性的检验上
感觉自己的数据没有啥问题啊搞了好久都不知道问题出在哪儿,希望老师可以给我答疑,非常感谢!补充:1. 数据表达信息因为我是用limma分析差异表达miRNA的所以标准化时选择了log2处理,图4的三个miRNA是从差异表达的表里面选出来的。2. 临床信息中我的OS与前面两列的和不一样,我直接用了小工具给出的A1_OS 和A2_Event。不知道会不会有影响。
GEO数据库是目前基因表达谱数据数据库之一、里面包含了各种物种的各种测序和芯片平台的数据。详情介绍可以参考这篇文章:https://shengxin.ren/article/454,在这里我们主要介绍怎么快速的获取 ...
DNA甲基化谱分析可将CPTs细分为3个疾病亚组,而CPC特有的DNAm标记的整合可显著改善预后风险的预测,从而可做出明智的治疗决策,从而保护一些年轻患者免于由不同原因造成的破坏性和永久性神经系统的损害。
作者通过对TCGA中32种癌症的10225例样本的分析,全面评估p53通路在这些癌症中的作用。发现TP53突变与增强的染色体不稳定性相关,包括癌基因扩增增加和抑癌基因深度缺失。TP53突变的肿瘤在RNA、miRNA和蛋白表达模式上与未突变的肿瘤不同,突变的TP53肿瘤表现出细胞周期进展基因和蛋白的增强表达。在11种癌症类型中,突变的TP53 RNA表达特征显示与生存率降低显著相关。因此,TP53突变对肿瘤细胞基因组结构、表达及临床前景具有重要的影响。
该研究开发了一种用于诊断和预后基因signature识别的有效工具箱。它是第一个将meta分析与基因表达分析和ML方法相结合的R软件包工具,用于系统地计算统计上可靠的基因signature。重要的是,该工具不限于特定疾病。该工具为有效分析数据和更好地对疾病进行临床管理打开了新的窗口。
研究纳入了WCH的76例TNBC患者和来自TCGA的158例TNBC患者。作者基于转录组数据,使用基于基因标记的xCell方法计算了34种免疫细胞的整体免疫得分和类型特异的富集得分。由Cox比例风险模型计算无复发生存率(RFS)和总生存率(OS)的HRs,研究细胞与预后的关系。