如何结合GEO和TCGA快速发文癌症甲基化-生信自学网

如何结合GEO和TCGA快速发文癌症甲基化

时间:2019-07-31 来源:原创作者:biowolf.cn
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又到致青春的毕业季，论文写好了吗？实验还顺利吗？生信挖掘还有疑惑吗？

上一期推荐给大家学习的课程，大家都学习的如何，甲基化分析大家掌握了多少，是否已经找到了写文思路，发文突破口。

数据库总是偏爱做癌症分析的同学，左有TCGA，右有SEER数据库，中间还有一个GEO可以挖掘，真是让人倍感羡慕。

可以说在TCGA登上舞台中央之时，也是GEO风华将逝之际，但是将还是老的辣，盘踞舞台这么多年，GEO所能发挥的作用是巨大的，特别是当把GEO和TCGA两大数据库结合分析的时候，GEO就能焕发新的活力。

今天给大家推荐一个分析思路，是在GEO分析基础上，结合TCGA数据库验证，让分析数据更加具有说服力，也让审稿人眼前一亮。
GEO甲基化分析

思路是这样的：

1、利用GEO数据库挖掘4个芯片，2个基因芯片2个甲基化芯片，分别做差异分析，2个基因芯片分别得到高、低表达基因，2个甲基化芯片分别得到高、低甲基化，然后注释得到对应的基因；（这一步可以学习《GEO芯片分析》、《GEO甲基化分析》）

2、4个芯片的高表达基因和低甲基化对应的基因做交集，得到高表达低甲基化基因；2个芯片的低表达基因和高甲基化对应的基因做交集，得到低表达高甲基化基因；

3、步骤2的两类基因分别做GO、KEGG、PPI网络构建，在PPI网络构建之后利用包做核心网络，核心网络再做KEGG富集分析，得到很多数据和图片；（这一步可以学习《GO富集分析》、《KEGG富集分析》、《共表达分析》、《Cytoscape软件操作》）

4、这一步是本文的重点，也是难点，看似简单的一张验证表，确需要做大量的分析，不仅需要从TCGA下载表达数据，还需要做TCGA的甲基化分析。就是从TCGA数据库做基因的差异分析和甲基化的差异分析，分别与前面得到的高表达低甲基化、低表达高甲基化做交集，验证得到同时GEO数据库和TCGA数据库同时达到要求的基因。（这一步可以学习《TCGA基础课程》、《TCGA甲基化分析》）
甲基化分析验证