100篇泛癌研究文献解读之生存分析相关基因

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为了分析不同类型、组织起源肿瘤的共性、差异以及新课题。TCGA于2012年10月26日-27日在圣克鲁兹，加州举行的会议中发起了泛癌计划。参考：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6000284/ 为此我也录制了系列视频教程在：TCGA知识图谱视频教程（B站和YouTube直达）
本文发表在一个很简单的杂志上面，PeerJ. 2016 Feb，被引用的次数也很少，才10次，题目是：A pan-cancer analysis of prognostic genes. 纳入16个不同癌症的6495个病人的RNA-seq数据，因为以前在癌症领域的生存分析大多关注单个基因，而且使用的是芯片表达数据，所以作者认为自己的研究是具有创新点的。
文献解读属于100篇泛癌研究文献系列，首发于：http://www.bio-info-trainee.com/4132.html

病人数量和癌症肿瘤

其实是非常简单的研究，很容易复现出来，而且KM或者COX这样的生存分析只是挑选重要基因的一种方法而已，更多的机器学习指标都是可以做到的。

分癌症种类的生存分析

可以看到每个癌症的生存基因都不一样，它们的前100个基因的重合情况非常少，如下图所示：
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生存正相关基因和负相关基因

提取生存正相关基因和负相关基因集对应的表达矩阵进行聚类，可以看到它们的表达摸索很不一样，而且聚类后的生存分析非常显著。
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GSEA分析

全文最重要的就是对每个癌症的TOP250生存基因进行MsigDB数据库的富集分析，发现这些不同的癌症的重合情况就很好了。
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生存相关基因可以区分癌症

选取至少在4个癌症里面， 都是生存相关的基因来进行热图可视化如下：
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后记

可以说是非常简单了，同样的思路可以换很多其它指标，进行差不多的分析，只要是能自圆其说，可以用英文写出来，都是可以发表的！
本文献解读属于100篇泛癌研究文献系列，首发于：http://www.bio-info-trainee.com/4132.html

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