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TCGA這個資料庫大家都不陌生，包含了多個腫瘤的生存數據。但是對於想要研究腫瘤的醫學生來說，不會R語言編程是個痛點；今天給大家介紹幾款在線生存分析資料庫，方便大家研究基因表達與生存的關係。
網址：http://www.oncolnc.org/
OncoLnc收集了TCGA中21種腫瘤，共8647個病人的生存數據，以及對應的mRNA和miRNA的表達譜數據。同時收集了來自MiTranscriptome項目lncRNA表達量數據，從而提供了包含mRNA，miRNA，lncRNA 3中基因的生存分析，可以方便的挖掘各種腫瘤中和生存相關的基因。選擇感興趣的基因和腫瘤，在首頁的搜索框中輸入需要查詢的基因，可以是entrez ID，也可以是gene symbol。
以KRAS為例，示意如下：
點擊submit按鈕，可以看到事先用cox回歸計算好的生存分析結果，示意如下：為了探究基因和生存的相關性，這裡根據基因表達量的大小將樣本分為high和low兩組，自己指定每組的比例，加起來是100%，示意如下。上圖中設置兩組的比例都是50%，根據該基因的表達量從低到高排序，前50%定義為地表達組，後50%定義為高表達組，示意如下。確定好分組之後，點擊submit，就可以得到如下所示的生存分析結果網址：http://gepia.cancer-pku.cn/index.html
首先輸入所研究的基因，然後在「Datasets Selection」處選定要分析的癌種，點擊「Plot」就可以生成生存曲線圖並自動生成Logrank和HR值。在「95% Confidence Interval」選擇NO就可以去掉虛線，只顯示兩條線。網址：https://cistrome.shinyapps.io/timer/
與上面兩個工具不同的是，TIMER可以矯正一些因素，比如性別、年齡等等。首先點擊Survival。選擇Cancer Type以及所要研究的基因類型Gene Symbol。此處需要注意的是，如果要做基因的生存分析，那麼不需要在「Immune Infiltrates」選擇任何細胞類型，如果選擇了會在右下角跳出的結果中顯示不同免疫細胞浸潤比例的生存曲線。🔍一個有趣、有料的醫學科研知識分享平臺，關注「小狗科研」公眾號，回復關鍵詞【生信】，即可免費領取價值499元【生物信息學資料包】 ！
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