我写了部分常见的TCGA数据库用法：
- TCGA的28篇教程-免疫全景图
- TCGA的28篇教程-指定癌症查看感兴趣基因的表达量
- TCGA的28篇教程-对TCGA数据库的任意癌症中任意基因做生存分析
- TCGA的28篇教程-风险因子关联图-一个价值1000但是迟到的答案
- TCGA的28篇教程-数据挖掘三板斧之ceRNA
- TCGA的28篇教程-所有癌症的突变全景图
- TCGA的28篇教程-早期泛癌研究
- TCGA的28篇教程-CNV全攻略
- TCGA的28篇教程-GTEx数据库-TCGA数据挖掘的好帮手
因为时间关系，这28篇教程可能还得再推迟半年！不过最近看了很多文献，有一些关于TCGA数据库的应用值得推荐，比如发表在Cancer Cell. 2019 Jun 的文章是：Cooperation between Constitutive and Inducible Chemokines Enables T Cell Engraftment and Immune Attack in Solid Tumors ，该研究内容较多，我们不是文献导读，单刀直入，里面的一个查看感兴趣基因的甲基化水平和RNA表达水平相关性图引起了我的兴趣，所以介绍给大家！首先从TCGA数据库拿到感兴趣的数据
可以看我以前的6个数据下载系列教程：
- TCGA的28篇教程- 使用R语言的cgdsr包获取TCGA数据（cBioPortal）
- TCGA的28篇教程- 使用R语言的RTCGA包获取TCGA数据 （离线打包版本）
- TCGA的28篇教程-使用R语言的RTCGAToolbox包获取TCGA数据（FireBrowse portal）
- TCGA的28篇教程- 批量下载TCGA所有数据 （ UCSC的 XENA）
- TCGA的28篇教程-数据下载就到此为止吧
- TCGA的28篇教程-整理GDC下载的xml格式的临床资料
该文章描述如下，可以看到是FireBrowse流派；
散点图或者箱线图
因为甲基化信号值是连续性数值，而表达量也是，所以在感兴趣癌症的所有样本里面的同一个基因的表达量可以跟其对应的甲基化信号值绘制散点图哈，你可以去找一下相关文献，肯定是有这样展现的，我在B站的TCGA视频课程里面也有这个例子：https://www.bilibili.com/video/av49363776
但是本研究并没有走散点图看相关性路线，而是根据mRNA的表达量进行分组后看齐甲基化信号值的箱线图，对比分析：
Absent or low CCL5 expression was associated with increased DNA methylation of the 50 UTR of CCL5 in several human tumor types
这个就是学徒作业啦，欢迎大家勇于尝试，作业笔记发邮件给我！最后辅助以细胞系实验验证
设计生物学实验对数据挖掘的结论进行验证，是锦上添花的一环，但是呢，就需要有一定的生物学背景啦。
To evaluate the impact of DNA and histone methylation states on CCL5 expression in human and mouse ovarian cancer cells, the tumor cell lines OVCAR5, OVCAR3, A1847, A2780/C30 and ID8 were plated at 200 000 cells/well in 48 well-plate and stimulated with 5 mM of either 5-Aza-20-deoxycytidine or DZNep. After 72 hr in vitro culture, cells were washed with PBS and lysed in TRIzol reagent for RNA extraction and CCL5 or GAPDH were quantified by qPCR using Taqman primers listed in the Key Resources Table.
数据分析免费做
2019-2020的春节假期我们生信技能树推出一系列生物信息学数据分析免费做活动，先到先得哈，我们推文里面提到的数据分析环节都是我非常有经验的， 对我来说是举手之劳，希望可以帮助到你！
- 转录组数据分析的4个维度认识（数据分析继续免费哦） RNA-seq数据的2个分组差异分析
- 根据感兴趣基因看肝癌免疫微环境的T细胞亚群差异
发送数据分析要求，以及简短的项目描述到我的邮箱 jmzeng1314@163.com
邮件正文最好是加上你是啥时候认识生信技能树的哦，或者其它一些寒暄的话，自我介绍也行。主要是考虑到可能想免费分析数据的朋友很多，所以会根据你的来信，我主观判定一个优先级哦。目前我有20多个愿意长期在我的指导下进行数据探索的学徒，等我的团队扩大到200人，我们应该是可以做到数据分析全部免费，敬请期待哈！