科研技能教程單元課01oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程

Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程科研技能 單元課 01針對(duì)特定科研技能的專項(xiàng)突破上海尤里卡信息科技有限公司版權(quán)所有科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://主頁(yè)面介紹核心功能：基因表達(dá)差異分析拓展功能：多基因共表達(dá)分析核心功能：基因表達(dá)與臨床相關(guān)性課程目錄1435注冊(cè)與登錄2解

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單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://數(shù)據(jù)庫(kù)收錄數(shù)據(jù)情況：目前Oncomine已經(jīng)收錄了715個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含86733個(gè)樣本的芯片數(shù)據(jù)34 數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用介紹主頁(yè)面介紹瀏覽器中輸入網(wǎng)址：https://www.oncomine.org/2 注冊(cè)登錄處5開發(fā)者信息忘記密碼點(diǎn)擊這里，憑注冊(cè)郵箱可找回新用戶注冊(cè)點(diǎn)這里登錄按鈕賬號(hào)密碼輸入處101科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://主頁(yè)面介紹核心功能：基因表達(dá)差異分析拓展功能：多基因共表達(dá)分析核心功能：基因表達(dá)與臨床相關(guān)性1435注冊(cè)與登錄2課程目錄解

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單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://12點(diǎn)擊“Not

auser？Register

now!”填寫信息，點(diǎn)擊“SUBMIT”確認(rèn)注冊(cè)名姓郵箱地址重新輸入郵箱地址頭銜職業(yè)單位部門地址城市洲/?。绹?guó)和加拿大地區(qū)必填）國(guó)家郵編電話勾選，同意網(wǎng)站的使用規(guī)范清除全部?jī)?nèi)容（重新填寫）郵箱：免費(fèi)注冊(cè)僅限非營(yíng)利機(jī)構(gòu)郵箱（院?；蜓芯繖C(jī)構(gòu)）注意事項(xiàng)：a、關(guān)于注冊(cè)郵箱，免費(fèi)注冊(cè)僅限非營(yíng)利機(jī)構(gòu)郵箱（院?；蜓芯繖C(jī)構(gòu)）。如果想購(gòu)買賬號(hào)，可以訪問Thermo

Fisher網(wǎng)站，貨號(hào)：A18577。兩者在功能上主要區(qū)別在于，收費(fèi)版可以下載數(shù)據(jù)，還可以進(jìn)行一些數(shù)據(jù)整合分析。本課程僅介紹免費(fèi)功能（可滿足常規(guī)科研需求）b、“洲/省”這一欄，是美國(guó)/加拿大地區(qū)注冊(cè)者必填項(xiàng)，其他地區(qū)可不填（即只要國(guó)家那欄不是選擇美國(guó)或者加拿大，

這一欄就不用選）。注冊(cè)頁(yè)免費(fèi)功能可滿足一般需求；高級(jí)分析及數(shù)據(jù)下載收費(fèi)收費(fèi)版購(gòu)買：訪問Thermo

fisher官網(wǎng)02科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://注冊(cè)頁(yè)點(diǎn)擊submit后頁(yè)面跳轉(zhuǎn)，提示系統(tǒng)已將登錄賬號(hào)和密碼發(fā)送到注冊(cè)的郵箱（一般5分鐘內(nèi)就會(huì)收到郵件，如果收件箱里沒有，找一下垃圾郵件。如果一直沒有收到，有可能是系統(tǒng)認(rèn)為郵箱不符合要求，可以給support發(fā)郵件詢問）34 登錄郵箱，可以看到，登錄的賬號(hào)和密碼已經(jīng)發(fā)過來。第一次登錄時(shí)，會(huì)提示你修改密碼。按提示修改密碼，然后會(huì)收到驗(yàn)證郵件，點(diǎn)擊郵件中的鏈接，完成密碼修改，即完成注冊(cè)。備注：賬號(hào)使用一段時(shí)間后，系統(tǒng)會(huì)提示你修改密碼。03科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://忘記密碼點(diǎn)擊這里憑注冊(cè)郵箱可找回忘記密碼可以點(diǎn)擊“Forgot

password？”按鈕，新密碼會(huì)發(fā)送至注冊(cè)郵箱密碼找回04科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://主頁(yè)面介紹拓展功能：多基因共表達(dá)分析核心功能：基因表達(dá)與臨床相關(guān)性145課程目錄注冊(cè)與登錄2核心功能：基因表達(dá)差異分析3檢索基因表達(dá)譜差異挖掘具有研究?jī)r(jià)值的靶分子3.1檢索特定研究靶分子分析其在腫瘤中的表達(dá)情況3.2應(yīng)用一應(yīng)用二解

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單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://1登錄：輸入賬號(hào)、密碼，點(diǎn)擊“l(fā)ogin”2 選擇數(shù)據(jù)集（研究對(duì)象）：在左邊的

“Primary

Filter”

中依次選擇Analysis

Type→DifferentialAnalysis→Cancervs.NormalAnalysis→BreastCancervs.Normal

Analysis。頁(yè)面自動(dòng)跳轉(zhuǎn)為乳腺癌與癌旁進(jìn)行對(duì)比的芯片數(shù)據(jù)子集。檢索基因表達(dá)譜差異（乳腺癌為例）05科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://檢索條件）①

左上方的Filter會(huì)顯示檢索條件。點(diǎn)擊對(duì)應(yīng)條件前面的叉（ 型符號(hào)，可以刪除該檢索條件。②

Primary

Filters是檢索條件的選項(xiàng)。除了可以檢索腫瘤與正常組織之間的差異表達(dá)（Cancervs.Normal

Analysis

），也可以檢測(cè)不同腫瘤類型間的差異表達(dá)基因（

Cancer

vs.

CancerAnalysis

）。還可以通過下方Sample

Filters選擇樣品的種類，如帶有Capecitabine/Docetaxel治療反應(yīng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)子集：SampleFilters→

Clinical

Outcome

→

Patient

Treatment

Response

→

Capecitabine/Docetaxel

Response

Status（下圖）；通過Dataset

Filters選擇數(shù)據(jù)類型，如Dataset

Filters→

Data

Type

→mRNA，即只選擇mRNA芯片數(shù)據(jù)。每選擇一次條件，頁(yè)面會(huì)自動(dòng)刷新。12檢索基因表達(dá)譜差異頁(yè)面解讀06科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://組別與例數(shù)數(shù)據(jù)來源及芯片平臺(tái)信息差異表達(dá)基因列表符合條件的所有數(shù)據(jù)子集滾動(dòng)條通過選擇不同的數(shù)據(jù)子集查看對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)可選擇顯示高或低表達(dá)基因基因在腫瘤中的表達(dá)變化倍數(shù)*各個(gè)樣本中的基因表達(dá)情況*：免費(fèi)版不能對(duì)Rank、Fold

Change等列參數(shù)進(jìn)行排序**：顏色是行內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)分（z-score）。z-score：是一個(gè)分?jǐn)?shù)與平均數(shù)的差再除以標(biāo)準(zhǔn)差的過程。檢索基因表達(dá)譜差異頁(yè)面解讀所用的探針默認(rèn)顯示第一個(gè)數(shù)據(jù)子集的數(shù)據(jù)藍(lán)色：低表達(dá)紅色：高表達(dá)僅限同一行比較**07科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://中間的數(shù)據(jù)子集，黑色粗體的是研究名稱（可以理解為同一項(xiàng)研究），

點(diǎn)擊這個(gè)研究名稱，可以直接查看這個(gè)研究的所有數(shù)據(jù)。研究名稱下

面是不同的分析（可以理解為不同組別間的分析），點(diǎn)擊分析名稱，

可以查看這個(gè)分析中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)子集比較多時(shí)，右方會(huì)有滾動(dòng)條，

通過拉動(dòng)滾動(dòng)條，可以查看下方的數(shù)據(jù)集。研究名稱分析名稱檢索基因表達(dá)譜差異頁(yè)面解讀滾動(dòng)條08科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://右方列表列出了所選擇的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)。可通過表格左上方的

1

|

2

|

3

|

4

|5-

翻頁(yè)。表格中列出了不同的樣本中各個(gè)差異基因的表達(dá)。表格中央的縱向長(zhǎng)方形小格子，每一個(gè)格子代表一個(gè)樣本的表達(dá)數(shù)據(jù)，鼠標(biāo)移到格子上時(shí)，會(huì)出現(xiàn)浮動(dòng)窗口，顯示這個(gè)格子對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)信息。如上圖示例中，鼠標(biāo)指針?biāo)傅母褡樱瑯悠访Q是MB-0735，分組是Breast組，組織類型：乳腺正常組織，VKORC1基因表達(dá)值是5.83223。滾動(dòng)條檢索基因表達(dá)譜差異頁(yè)面解讀翻頁(yè)09分析名稱科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://右上角的下拉菜單可以選擇顯示過表達(dá)/低表達(dá)基因列表。如這里選擇了Over-expression，表示顯示的是在乳腺癌中高表達(dá)的基因；如果選擇under-expression，

則顯示在乳腺癌中低表達(dá)的基因。檢索基因表達(dá)譜差異頁(yè)面解讀10科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://1根據(jù)研究目的，勾選合適的分析2點(diǎn)擊上方Compare按鈕①

根據(jù)研究目標(biāo)，選擇數(shù)據(jù)集。比如查找跟乳腺癌侵襲相關(guān)的差異表達(dá)基因，可勾選各個(gè)乳腺癌研究下，侵襲相關(guān)的樣品分析。也可以設(shè)定其他一些條件，如選擇樣本大>50的分析等。②

點(diǎn)擊上方的Compare按鈕。③

右邊頁(yè)面自動(dòng)刷新顯示meta分析結(jié)果，顯示在多個(gè)研究結(jié)果中，在侵襲性乳腺癌中高表達(dá)的分子。也可以從右上角的下拉菜單，切換顯示下調(diào)的分子（下一頁(yè)）。多數(shù)據(jù)集整合檢索基因表達(dá)差異（Meta分析）11科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://文獻(xiàn)檢索查新，確認(rèn)創(chuàng)新性，選擇有研究潛力的分子進(jìn)入后續(xù)研究45通過細(xì)胞實(shí)驗(yàn)確認(rèn)基因在乳腺癌中的表型功能（過表達(dá)或干擾實(shí)驗(yàn)）…（頁(yè)面太長(zhǎng)，此處省略中間部分）多數(shù)據(jù)集整合檢索基因表達(dá)差異（Meta分析）3 右側(cè)顯示所選數(shù)據(jù)庫(kù)的meta分析結(jié)果切換顯示下調(diào)的分子Median

Rank（中位秩）：秩是一個(gè)排序的概念，想象一下不同的研究就是不同的班級(jí)，有的班級(jí)有幾萬(wàn)同學(xué)，而另外一些班級(jí)只有幾千。班與班之間的排名是無法直接比較的，但是給每個(gè)班級(jí)排名前1%的同學(xué)帶紅領(lǐng)巾，前5%的帶粉紅領(lǐng)巾，最墊底的1%帶藍(lán)領(lǐng)巾，這樣你只要看這個(gè)同學(xué)帶什么顏色的領(lǐng)巾就知道這位同學(xué)的學(xué)習(xí)成績(jī)水平。中位秩就是秩的中位數(shù)，在這里是并不需要直接用到的一個(gè)參數(shù)，通過顏色更容易理解。p-Value：p值，一般定義p<0.05有顯著性差異，p值越小說明可信度高，數(shù)字里面的E代表10的次方。Gene：基因名稱，用這個(gè)名稱可以進(jìn)一步在Pubmed檢索12備注：如果將這些差異分子的名稱手動(dòng)摘錄下來，可進(jìn)行下一步信號(hào)通路分析。如利用KEGG，DAVID數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（參見后續(xù)相關(guān)教程）。科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://課程目錄檢索基因表達(dá)譜差異挖掘具有研究?jī)r(jià)值的靶分子3.1檢索特定研究靶分子分析其在腫瘤中的表達(dá)情況3.2應(yīng)用一應(yīng)用二解

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長(zhǎng)主頁(yè)面介紹拓展功能：多基因共表達(dá)分析核心功能：基因表達(dá)與臨床相關(guān)性145注冊(cè)與登錄2核心功能：基因表達(dá)差異分析3科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://檢索條件限定檢索條件1在Search欄中輸入分子“KDM5D”，點(diǎn)擊按鈕。頁(yè)面自動(dòng)刷新如下：Oncomine支持幾乎所有蛋白編碼基因，部分研究較多的非編碼RNA也能搜索到，如明星miRNA：

let-7，lncRNA：

HOTAIR。如果是在前面檢索的基礎(chǔ)上輸入分子，然后x掉了腫瘤類型，則刷新的頁(yè)面是“Dataset

View”，可以通過點(diǎn)擊右上角的otherview下拉菜單選擇“GeneSummary

View”進(jìn)行切換。Outlier分析是基于腫瘤異質(zhì)性進(jìn)行的離群值或者說異常值進(jìn)行的分析，即只在腫瘤的某些亞型或特定群體中異常表達(dá)。比如25%

的乳腺癌中ERBB2表達(dá)升高，這個(gè)表達(dá)結(jié)果如果是在全部樣品中分析，不會(huì)有顯著性差異，但是在這25%的樣品中，有差異。檢索特定研究靶分子（以KDM5D為例）13科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://檢索條件限定檢索條件檢索特定研究靶分子頁(yè)面解讀限定P值限定變化倍數(shù)限定類型限定范圍KDM5D在各個(gè)腫瘤數(shù)據(jù)集中的表達(dá)情況藍(lán)色：低表達(dá)紅色：高表達(dá)

僅限同一行比較表格中央的格子，藍(lán)色表示KDM5D在對(duì)應(yīng)的腫瘤中是低表達(dá)，紅色表示高表達(dá)；灰色表示沒有數(shù)據(jù)。表格中的數(shù)字表示符合篩選條件的研究數(shù)量。鼠標(biāo)指針移動(dòng)至格子上方，會(huì)出現(xiàn)浮動(dòng)窗口顯示對(duì)應(yīng)的信息（見下頁(yè)）。點(diǎn)擊格子可以直接進(jìn)入該研究的數(shù)據(jù)頁(yè)面。表格中，淺藍(lán)色的字表示帶有超鏈接，點(diǎn)擊可以進(jìn)入相應(yīng)的數(shù)據(jù)頁(yè)面。比如點(diǎn)擊Bladder

Cancer，可以進(jìn)入KDM5D在膀胱癌中的表達(dá)數(shù)據(jù)頁(yè)面；點(diǎn)擊表頭中的Cancer

vs.

Normal可進(jìn)入KDM5D

在各種腫瘤中腫瘤組織與正常組織表達(dá)差異的數(shù)據(jù)頁(yè)面。刷新后的頁(yè)面中，左邊會(huì)顯示搜索條件，右邊是檢索到的數(shù)據(jù)。顯示了KDM5D在膀胱癌、腦癌、乳腺癌、宮頸癌等多種腫瘤中的表達(dá)。表格上方可以選擇數(shù)據(jù)篩選條件，包括p值，變化倍數(shù)等。一般默認(rèn)就好。在目前的篩選條件下，沒有符合的數(shù)據(jù)，可以更改一下條件，如把p值改為p<0.05，擴(kuò)大范圍。14數(shù)字代表研究數(shù)量科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://鼠標(biāo)指針移動(dòng)到中央表格中的格子上方，會(huì)出現(xiàn)浮動(dòng)窗口，顯示格子對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信息檢索特定研究靶分子頁(yè)面解讀15科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://1

2①

在Search欄輸入基因名稱，點(diǎn)擊搜索按鈕，

頁(yè)面自動(dòng)刷新。②

在Primary

Filters里選擇依次選擇AnalysisType

→

Cancer

vs.

Normal

Analysis。英文后面括號(hào)里是對(duì)應(yīng)的研究數(shù)。與前述相同，這里可以實(shí)現(xiàn)腫瘤與腫瘤比較，

分析不同腫瘤類型中該基因的表達(dá)差異，選Cancer

vs.

CancerAnalysis，頁(yè)面自動(dòng)刷新。也可通過下方的其他篩選項(xiàng)，限定數(shù)據(jù)集類型（如Sample

Filters選擇樣品的種類，其中有帶有Capecitabine/Docetaxel治療反應(yīng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)子集：SampleFilters→Clinical

Outcome

→

PatientTreatment

Response→Capecitabine/DocetaxelResponse

Status。

或通過Dataset

Filters

選擇數(shù)據(jù)類型，如DatasetFilters→DataType→

mRNA，即只選擇mRNA芯片數(shù)據(jù)。KDM5D在乳腺癌中表達(dá)檢索示例16科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://4組別數(shù)據(jù)來源及相關(guān)信息3③

點(diǎn)擊研究名稱右方的箭頭，展開該研究里的分析。④

從分析列表中選擇感興趣的分析。每個(gè)分析標(biāo)題下面都顯示簡(jiǎn)要的分析結(jié)果，包括基因在這個(gè)分析中的p值，變化倍數(shù)，數(shù)值秩和百分位數(shù)。如圖中

④

所圈的分析，表示KDM5D在Male

Breast

Carcinoma中的表達(dá)是正常組織中的23.007倍，p值是0.004，秩是1638。紅色表示高表達(dá)，藍(lán)色表示低表達(dá)。

顏色深淺與基因表達(dá)差異排序有關(guān)，紅色飽和色塊代表Top1%；中等飽和度色塊代表Top5%；偏白的色塊代表Top10%。藍(lán)色以此類推。，⑤

右方顯示的是所選擇的研究或者分析的數(shù)據(jù)。點(diǎn)擊圖表標(biāo)題左邊的按鈕

可以在條形圖和箱線圖之間進(jìn)行切換。符合條件的數(shù)據(jù)集列表5KDM5D在乳腺癌中表達(dá)檢索示例1

217科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://點(diǎn)擊①

條形圖上方的reporter下拉菜單里可以選擇不同的reporter，即探針名稱，Probe

Name。一般芯片對(duì)同一個(gè)基因可能會(huì)設(shè)計(jì)1個(gè)或多個(gè)探針（分別針對(duì)基因的不同位置的序列），不同的探針會(huì)返回不同的信號(hào)值，因此選擇不同的探針，分析的結(jié)果就會(huì)不同。不同的探針的結(jié)果不能放在一起比較（當(dāng)成是同一探針）。檢索時(shí)Oncomine會(huì)自動(dòng)顯示p-value最小的結(jié)果。只要p<0.05，都是有顯著性差異，建議大家選擇的時(shí)候可以都看看，可選在p<0.05，且foldchange最大的。②

Legend里顯示的是分組，如圖中是2個(gè)分組，乳腺組織（Breast）和男性乳腺癌組織（Male

Breast

Carcinoma）。③

下面顯示數(shù)據(jù)來源。如上圖中所選擇的分析來源是TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)中的“TCGA

Breast”研究。點(diǎn)擊TCGA

Breast，可以在彈出的窗口中查看數(shù)據(jù)來源的具體信息，包括是來源（其他數(shù)據(jù)庫(kù)or文獻(xiàn)），相關(guān)鏈接，所用樣品的信息，所用的芯片類型等等。一般要使用這個(gè)研究的數(shù)據(jù)，除了引用Oncomine之外，還要引用這個(gè)分析來源（原始文獻(xiàn)）。KDM5D在乳腺癌中表達(dá)檢索示例12318科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://點(diǎn)擊左上 按鈕，單個(gè)樣品的條形圖可切換為箱線統(tǒng)計(jì)圖KDM5D在乳腺癌中表達(dá)檢索示例鼠標(biāo)指針移至箱線圖上，出現(xiàn)浮動(dòng)窗口，顯示該組的數(shù)據(jù)信息19科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://123TCGA

BreastBreastMale

Breast

Carcinoma-620-2-44n=61n=3p=0.004log2median-centered

ratioKDM5D在乳腺癌中表達(dá)檢索示例（摘錄數(shù)據(jù)）①

鼠標(biāo)指針移至圖中的柱子上，浮動(dòng)窗口顯示該樣品的信息，包括樣品名稱、組織類型、分組以及KDM5D的表達(dá)。②

逐一摘錄這些數(shù)據(jù)（手動(dòng)記錄在紙上或excel軟件中）。例如，需要做KDM5D在乳腺癌中的表達(dá)差異分析，可以把Sample

name（僅做組間差異表達(dá)分析時(shí)可不摘錄樣本名，以序號(hào)代替）、表達(dá)值（Expression

value）、組織類型（Normal

Tissue

Type）輸入至excel表格中。PS：免費(fèi)版，數(shù)據(jù)只能手動(dòng)摘錄，收費(fèi)版可以通過右上角的export菜單下載數(shù)據(jù)。③

用excel、GraphPad等作圖軟件進(jìn)行作圖分析。也可在第①步之后，選擇左上角的條形圖/箱線圖切換按鈕，切換成箱線圖，把箱線圖保存下來，在發(fā)文章時(shí)也是可以直接用的（示例：PMID

28423734，只是美觀度略有不足）。20科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://12Meta分析結(jié)果勾選的分析①

在中間的數(shù)據(jù)集列表里，選擇感興趣的分析，勾選其前面的復(fù)選框。②

選擇好之后，點(diǎn)擊上方“Compare”按鈕，頁(yè)面自動(dòng)刷新。點(diǎn)擊“Clear

All”可一鍵清除勾選。頁(yè)面解釋：a、右邊頁(yè)面，上方顯示Meta分析的結(jié)果。即比較KDM5D在特定數(shù)據(jù)子集（分析）中的表達(dá)，p值是0.005。b、中間是勾選的分析名稱，前面的數(shù)字對(duì)應(yīng)上面Meta分析結(jié)果里的序號(hào)。c、下方是Meta分析結(jié)果熱圖的圖例。紅色代表高表達(dá)，藍(lán)色代表低表達(dá)。但顏色體現(xiàn)的是中位秩，并非表達(dá)值，所以不能說顏色越深代表表達(dá)差異倍數(shù)越高。Meta分析的的意義在于整合比較該基因在不同研究和不同分析中的表達(dá)情況，結(jié)果也可直接用于文章中。（例

PMID:

28422720

Fig1A）KDM5D在乳腺癌中表達(dá)檢索示例（Meta分析）藍(lán)色：低表達(dá)紅色：高表達(dá)

僅限同一行比較21科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://主頁(yè)面介紹核心功能：基因表達(dá)差異分析拓展功能：多基因共表達(dá)分析核心功能：基因表達(dá)與臨床相關(guān)性1435注冊(cè)與登錄2課程目錄解

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長(zhǎng)科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://1在Search欄里輸入基因名字“CPSF7”，點(diǎn)擊搜索按鈕Primary

Filters里依次選擇Cancer

Type

→

Breast

Cancer23 在Sample

Filters里依次選擇ClinicalOutcome→“survival

Status”。即只檢索含有生存數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。頁(yè)面自動(dòng)刷新?；虮磉_(dá)與生存狀態(tài)的關(guān)聯(lián)分析基因表達(dá)與患者生存狀態(tài)的關(guān)系可以用生存曲線進(jìn)行分析，這也是文章中核心數(shù)據(jù)之一。以CPSF7分子在乳腺癌中的分析為例，首先需要獲取基因的表達(dá)與患者生存狀態(tài)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)：22科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://4選擇研究名稱頁(yè)面自動(dòng)刷新后，中間列出了所有符合篩選條件的數(shù)據(jù)集。點(diǎn)擊研究名稱。右邊頁(yè)面自動(dòng)刷新。基因表達(dá)與生存狀態(tài)的關(guān)聯(lián)分析23科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://右邊上方的GROUP

BY下拉菜單中查找生存曲線相關(guān)數(shù)據(jù)選項(xiàng)56選擇隨訪時(shí)間“Overall

survival

Status”基因表達(dá)與生存狀態(tài)的關(guān)聯(lián)分析24科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://7摘錄樣品名稱、基因表達(dá)和生存狀態(tài)數(shù)據(jù)（PS：可先轉(zhuǎn)化為箱線圖，看看Alive和Dead間是否有差異）：鼠標(biāo)指針移動(dòng)至條形圖上，浮動(dòng)窗口顯示該樣品的信息。把樣品名稱、基因表達(dá)和生存狀態(tài)手動(dòng)記錄下來（如下右圖）?；虮磉_(dá)與生存狀態(tài)的關(guān)聯(lián)分析25科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://Group

BY中選擇隨訪時(shí)間“Overall

Survival

Followup

Time

(Months)”。9摘錄樣品名稱、隨訪時(shí)間數(shù)據(jù)：鼠標(biāo)指針移

動(dòng)至條形圖上，浮動(dòng)窗口顯示該樣品的信息。把樣品名稱、隨訪時(shí)間數(shù)據(jù)手動(dòng)記錄下來。基因表達(dá)與生存狀態(tài)的關(guān)聯(lián)分析826科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://GraphPad軟件做生存曲線分析隨訪時(shí)間和生存狀態(tài)的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)起來10把復(fù)發(fā)狀態(tài)和隨訪時(shí)間摘錄下來還可以做復(fù)發(fā)率分析06080100Low

Expression

High

Expression20 40050100Sorlie

BreastMonthsOverall

survivalSorlie

Breast06080100Low

expression

High

expression20 400.00.20.40.60.81.0MonthsRecurrence生存曲線的繪制需要用到其他軟件，不在Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)的功能范圍，本教程最后有“利用Oncomine數(shù)據(jù)繪制生存曲線”

的彩蛋內(nèi)容，獻(xiàn)給愛學(xué)習(xí)的你。基因表達(dá)與生存狀態(tài)的關(guān)聯(lián)分析111227科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://1在Search欄里輸入基因名字“CPSF7”，點(diǎn)擊搜索按鈕Primary

Filters里依次選擇Cancer

Type

→

Breast

Cancer23 在Sample

Filters里依次選擇PathologySubtype→

“Grade

Type

”或者“Stage

Type”基因表達(dá)與臨床病理特征的相關(guān)性（腫瘤分期）以CPSF7分子在乳腺癌中的分析為例：28科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://選擇研究數(shù)據(jù)集 右邊上方的GROUP

BY下拉菜單中查找分期數(shù)據(jù)選項(xiàng)4 56選擇腫瘤分期“Grade”基因表達(dá)與臨床病理特征的相關(guān)性（腫瘤分期）29科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://7 若頁(yè)面跳轉(zhuǎn)出來不是箱線圖，可點(diǎn)擊（鼠標(biāo)右鍵，“圖片另存為”）切換至箱線圖，保存箱線圖8點(diǎn)擊切換成條形圖，可以按之前的方法摘錄數(shù)據(jù)，作圖基因表達(dá)與臨床病理特征的相關(guān)性（腫瘤分期）30科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://基因表達(dá)與化療的相關(guān)性 基因表達(dá)與分子標(biāo)志物表達(dá)的相關(guān)性3基因表達(dá)與一些基因突變的相關(guān)性基因表達(dá)與臨床病理特征的相關(guān)性（其他）1 2More

……資源浩瀚，自行探索31科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://主頁(yè)面介紹核心功能：基因表達(dá)差異分析拓展功能：多基因共表達(dá)分析135注冊(cè)與登錄2課程目錄解

螺

旋 | 陪

伴

醫(yī)

生

科

研

成

長(zhǎng)核心功能：基因表達(dá)與臨床相關(guān)性4科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://輸入分子，點(diǎn)擊搜索1234例：查詢?nèi)橄侔┲信cKDM5D共表達(dá)的基因①

在search欄輸入分子名稱，點(diǎn)擊搜索按鈕②

Primary

Filters里依次選擇Analysis

Type

→Coexpression

Analysis③

在Cancer

Type里選擇Breast

Cancer④

頁(yè)面刷新后，在中間的數(shù)據(jù)集列表里，點(diǎn)擊研究名稱下方的“Coexpression”，

頁(yè)面再次自動(dòng)刷新基因共表達(dá)信息查詢32科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://相關(guān)系數(shù)共表達(dá)基因列表右邊頁(yè)面中，會(huì)列出所選擇的研究的樣本中，與目標(biāo)基因具有表達(dá)相關(guān)性的分子。按照正相關(guān)系數(shù)從高到低的順序排列。相關(guān)系數(shù)可直觀反映兩個(gè)分子表達(dá)的相關(guān)性，絕對(duì)值越接近1，相關(guān)性越高。同樣，鼠標(biāo)指針移至熱圖中的格子，浮動(dòng)窗口會(huì)顯示對(duì)應(yīng)的信息。如右圖中所指格子，顯示的樣品名稱是GSM18492，表達(dá)值（Log2median-

centered

intensity）是-0.05922。圖中顯示，KDM5D與GABRP表達(dá)相關(guān)性很高，我們可以進(jìn)一步檢索（文獻(xiàn)或者數(shù)據(jù)庫(kù)中）GABRP的功能，從而猜測(cè)兩者間的作用關(guān)系，如果覺得有研究?jī)r(jià)值，再通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。將這些分子和表達(dá)等信息摘錄下來，可以實(shí)現(xiàn)信號(hào)通路分析（相當(dāng)于根據(jù)差異分子構(gòu)建通路網(wǎng)絡(luò)，解螺旋后續(xù)有KEGG，DAVID，GO等通路數(shù)據(jù)庫(kù)教程發(fā)布）需要注意的是，Oncomine中的共表達(dá)不能對(duì)多個(gè)研究進(jìn)行比較（Meta分析）。而不同的研究中，與目標(biāo)分子共表達(dá)的基因大多是不同的，因此，不能通過簡(jiǎn)單分析獲得一致的共表達(dá)基因。在選擇研究名稱時(shí)，可盡量選擇“cellline”的研究，因?yàn)樵诩?xì)胞系中檢測(cè)，相對(duì)于臨床組織樣本，個(gè)體差異更小，干擾更小，后期實(shí)驗(yàn)可預(yù)期性會(huì)更好（當(dāng)然，如果能在組織樣本中找到候選分子并驗(yàn)證成功意義更大）。研究樣本分組基因共表達(dá)信息查詢33科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://分析基因表達(dá)差異沒有課題的時(shí)候解決選題來源有靶基因的時(shí)候增加數(shù)據(jù)佐證分析臨床相關(guān)性證據(jù)針對(duì)基因表達(dá)與預(yù)后進(jìn)行分析針對(duì)病理特征相關(guān)性進(jìn)行分析分析基因共表達(dá)分子機(jī)制研究的時(shí)候探索方向共表達(dá)分子構(gòu)建信號(hào)通路網(wǎng)絡(luò)小結(jié)：Oncomine三項(xiàng)應(yīng)用所解決的具體問題課程彩蛋利用Oncomine數(shù)據(jù)繪制生存曲線方法教學(xué)生存曲線作圖內(nèi)容可用于單元課02

“臨床相關(guān)性研究的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析”

相配合使用。千聊直播配套語(yǔ)音教學(xué)內(nèi)容包教包會(huì)的腫瘤研究必學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)

|

Oncomine34科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://以前述

CPSF7

-

乳腺癌

-SorlieBreast

為例1數(shù)據(jù)摘錄：從檢索結(jié)果的圖上可以看到，結(jié)果分了3組，no

value

組在這里表示沒有生存狀態(tài)的數(shù)據(jù)，

可能是正常的組織，也可能是腫瘤組織但是沒有這個(gè)數(shù)據(jù)。摘錄Alive組和Dead組的數(shù)據(jù)即可。鼠標(biāo)指針移至柱狀圖的柱子上，一個(gè)個(gè)摘錄數(shù)據(jù)。建議數(shù)據(jù)存放在excel中。Sample

name（樣本名稱）：在數(shù)據(jù)中，這是唯一一個(gè)能區(qū)分不同樣本的要素，為了把不同要素的數(shù)據(jù)能夠一一對(duì)應(yīng)起來，這個(gè)數(shù)據(jù)必須摘錄Cancer

Type（腫瘤類型）：可以取同一亞型，也可以是不同亞型混合。只要腫瘤組織即可，

正常組織不需要。Expression

value：研究的分子的表達(dá)值：用于評(píng)估分子的表達(dá)高低OverallSurvival

Status：即圖中的legend

Value，樣本的生存狀態(tài)利用Oncomine數(shù)據(jù)繪制生存曲線35科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://2數(shù)據(jù)摘錄：繼續(xù)摘錄隨訪數(shù)據(jù)，OverallSurvival

FollowupTime

(Months)。鼠標(biāo)指針移至柱狀圖的柱子上，一個(gè)個(gè)摘錄數(shù)據(jù)。同樣，只要摘錄Alive組和Dead組的數(shù)據(jù)即可。這時(shí)，只要Samplename和Overall

SurvivalFollowup

Time的數(shù)據(jù)即可。Overall

SurvivalFollowup

Time：樣本的隨訪時(shí)間，即圖中的legend

Value。利用Oncomine數(shù)據(jù)繪制生存曲線36科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://3將隨訪時(shí)間跟生存狀態(tài)一一對(duì)應(yīng)起來：從前面摘錄數(shù)據(jù)的圖可以看到，兩個(gè)數(shù)據(jù)摘錄的樣本順序是不一樣的。可以在excel中用vlookup公式，把兩者對(duì)應(yīng)起來。Overall

survival

status右邊的列，對(duì)應(yīng)第一個(gè)樣本的單元格里輸入公式=VLOOKUP(A2,Sheet1!A:B,2,FALSE)。公式解讀：A2是指樣本svl018，

Sheet1!A:B是存放Sample

name

和OverallSurvivalFollowup

Time的列，2是指Overall

Survival

FollowupTime數(shù)據(jù)在Sheet1!A:B排第幾列，F(xiàn)ALSE是指精確查詢。該公式可自動(dòng)匹配某一列數(shù)據(jù)然后提取關(guān)聯(lián)行數(shù)據(jù)填入，省去一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)填寫的麻煩，請(qǐng)學(xué)員根據(jù)自己表格中的位置調(diào)整參數(shù)，不要無腦照抄往下填充公式即可。利用Oncomine數(shù)據(jù)繪制生存曲線37科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://4 將表達(dá)數(shù)據(jù)按中位數(shù)區(qū)分高低表達(dá)：用公式=MEDIAN(C2:C69)返回表達(dá)值的中位數(shù)。C2:C69即表達(dá)數(shù)據(jù)的范圍。返回結(jié)果是0.900用公式=IF(C2<0.900,“Low”,“High”)對(duì)表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行高低分組。C2<0.900，判斷C2

的表達(dá)值是否<中位數(shù)0.900，是，則返回Low，否，則返回High。PS：也有用平均值區(qū)分的，中位數(shù)用的比較多。還有一種做法是按表達(dá)高低，

選高表達(dá)的1/3（或1/4）數(shù)據(jù)視為高表達(dá)，低表達(dá)的1/3（或1/4）數(shù)據(jù)視為低表達(dá)，中間的1/3（1/2）數(shù)據(jù)不作圖。往下填充公式即可。利用Oncomine數(shù)據(jù)繪制生存曲線38科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://5將生存狀態(tài)轉(zhuǎn)化為可讀數(shù)據(jù)0和1利用Oncomine數(shù)據(jù)繪制生存曲線Alive為0，Dead為1可用excel的列篩選功能，選擇Alive的數(shù)據(jù)，在新列“生存status”中，填充0，在Dead對(duì)應(yīng)的行中，填充139科研技能

單元課Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)使用教程https://6用GraphPad

Prism作生存曲線分析打開GraphPad

Prism軟件（這里演示是5.01版本，其他版本操作略有不同）在彈出窗口中選擇生存曲線