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分析目的

關聯(lián)腫瘤病人生存信息與對應臨床表型、基因表達數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)與病人預后顯著相關的基因表達或者臨床表型，可用于預后模型的構建，然后用GEO獨立數(shù)據(jù)集驗證，qPCR、wb/IHC等驗證。

數(shù)據(jù)來源

TCGA/GEO 數(shù)據(jù)庫的臨床數(shù)據(jù)（預后以及表型）、轉錄組數(shù)據(jù)。

分析方法

基于TCGA/GEO 數(shù)據(jù)庫的組學信息，進行差異基因，并進行富集分析，基于篩選的差異基因進行單因素Cox回歸分析，整理臨床數(shù)據(jù)中對應患者的預后信息，包括總生存時間（Overall survival, OS）、生存狀態(tài)（OS status） 。利用LASSO Cox回歸分析構建預后模型，構建預后特征基因參與的代謝通路，并分析這些基因在癌癥中的突變情況，最后在數(shù)據(jù)集中驗證模型。

分析內容
差異基因分析，每個分析因子的 KM 生存曲線圖以及對應統(tǒng)計、構建預后基因signature顯著性，基因集富集分析篩選目的基因，免疫組化驗證。

分析結果示例圖