轉眼間已經步入2017年，小編祝大家雞年大吉，一切順利。作為新年的第一帖，今天向大家介紹一款非常有用的腫瘤學研究軟體：OncoLnc。我們知道,曾幾何時，通過晶片或者測序篩選腫瘤組織中異常表達基因包括mRNA, miRNA, lncRNA是許多腫瘤科研工作的第一步，也是一種發表SCI論文的便易方法，當然也是燒錢的一種境界，但是現如今由於TCGA資料庫的存在，讓這種套路已漸漸成為歷史。TCGA資料庫，簡而言之，就是一個包括不同腫瘤差異基因表達的資料庫，關於TCGA的使用方法，當前網上有許多教程，大家可以自行翻閱，TCGA資料庫中包含了許多基因在相關腫瘤中的表達水平，但是TCGA資料庫並未涉及這些基因對患者的生存影響，那麼如何分析這些基因在腫瘤患者中的預後意義呢？我們可以通過今天介紹的OncoLnc軟體完成，OncoLnc是一款基於TCGA資料庫的在線生存分析軟體，網址為http://www.oncolnc.org 。
例：分析ALK基因表達對肺腺癌患者生存的影響
第一步：打開網址，在Your Favorite gene中填寫你所感興趣的基因包括mRNA, miRNA以及LncRNA，如本例中我們填寫「ALK」這個基因，點擊Submit;
第二步：進入COX regression results for ALK 界面，第一列Cancer為腫瘤類型，每一個腫瘤都有一個簡稱如LUAD為Lung Adenocarcinoma, 可通過Cancer上標中「i」查詢，Cox Coefficient為COX回歸係數，P-Value為COX分析結果p值，FDR Corrected為校正後陰性發現率（這種生物信息學方面一個常用指標，小編不是十分懂，暫且這麼翻譯吧），RANK為該基因在影響該腫瘤的所以基因中的排序，值越小說明對預後影響越大，Median Expression與Mean Expression為中位表達值與平均表達值；
第三步：點擊LUAD行，Plot Kaplan列 「Yes Please」,進入下一界面；Lower Percentile 與Upper Percentile，意思為選擇比較的兩組，Lower Percentile為選擇多少比例的低表達患者，Upper Percentile為選擇多少比例的高表達患者；
如本例中，按ALK表達水平將LUAD患者分為四等份，我們選擇比較低表達的25%患者與高表達的25%患者之間的生存分析，得到Kaplan Plot（Go to PDF導出該Kaplan Plot），顯示P-value=0.0244, 說明兩組間生存時間存在差異。OncoLnc網站的recommendation為：如果病倒數足夠多的話，可以選擇25% vs 25%, 或33.3% vs 33.%，但如果病例數不足，應選擇50% vs 50%; 不要問我多少病例數算足夠，因為小編也不知道。
第四步：可點擊Click Here導出上述兩組數據，數據包括Patient的代碼，Days隨訪時間（天），Status狀態（生/死），Expression為相對表達水平。
PS：個人覺得OncoLnc有兩個重要的意義：第一，如果你有一個明確的目標基因，可通過OncoLnc分析其表達水平的高低是否會影響腫瘤患者的預後；第二，如果你沒有明確的目標基因，可通過OncoLnc得到影響患者預後的某些個潛在基因，理論上這些基因會通過調控腫瘤的相關生物學特徵影響其預後，因此可作為下一步研究的選擇。
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