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课程目录：

1、数据挖掘&概述

2、GEO数据库

3、功能分析

4、TCGA数据库挖掘

5、Oncomine数据库

一、数据库挖掘与概述

GEO数据库

芯片数据http://www.biowolf.cn/GEOchip/geo_search.html

TCGA数据库

癌症数据库，临床信息http://www.biowolf.cn/TCGA/tcga_combat.html

数据挖掘

二、GEO数据库

1、GEO在线工具

Analyze with GEO2R工具使用

GEO网址：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/

http://www.ncbi.nih.gov/geo/geo2r/

实例芯片代号：GSE79973

2、质量分析

3、数据处理

4、差异表达

三、功能分析

1、GO富集：GO（Gene ontology）按照生物途径（Biology Process），分子功能（Molecular Function）和细胞定位（Celluar Location）

对基因进行注释和分类。通过差异基因进行GO terms富集度统计学分析，计算出差异基因GO term的p-value和p-value的FDR值（q-value）,定位差异基因最可能相关的GO term。

工具：1、DAVID；2、BINGO

2、KEGG富集分析

R做柱状图

3、蛋白互作网络构建

String在线工具

网址：https://string-db.org/

四、TCGA数据库挖掘

1、数据下载

gdc工具下载转录本数据

2、差异分析

edgeR包做差异分析

火山图、热图

3、生存分析

5年生存曲线绘制

五、Oncomine数据库分析

Oncomine是目前世界上最大的癌基因芯片数据库和整合数据挖掘平台，旨在挖掘癌症基因信息。到目前为止，该数据库已经收集了715个基因表达数据集，86733个癌症组织和正常组织的样本数据。Oncomine拥有最全的癌症突变谱、基因表达数据以及相关的临床信息，可利于发现新的生物标记物或新的治疗靶点。

Oncomine的使用并非免费的，广大高校的小伙伴们可要好好的珍惜自己的学生身份，在校生可以通过学校的邮箱注册使用。 

通过oncomine，可以进行差异表达分析、共表达分析，查找某种癌症中差异表达的基因，确定目的基因，确定研究方向。对于研究方向还没有确定的临床医生，如果想要通过芯片筛选确定感兴趣的研究分子，可以通过oncomine数据挖掘的方法确定研究方向。不仅可以为您节省科研成本，而且其信息也更加全面。