本篇内容介绍了“如何使用OncoLnc进行TCGA生存”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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通过收集整理TCGA中不同肿瘤患者的生存数据和基因表达谱信息，OncoLnc提供了一个生存分析的web服务，对应文章的链接如下

https://peerj.com/articles/cs-67/

网址如下

http://www.oncolnc.org/

OncoLnc收集了TCGA中21种肿瘤，共8647个病人的生存数据，以及对应的mRNA和miRNA的表达谱数据。同时收集了来自MiTranscriptome项目lncRNA表达量数据，从而提供了包含mRNA，miRNA，lncRNA 3中基因的生存分析，可以方便的挖掘各种肿瘤中和生存相关的基因。

用法非常的简单，示意如下

1. 选择感兴趣的基因和肿瘤

在首页的搜索框中输入需要查询的基因，可以是entrez ID, 也可以是gene  symbol。以TP53为例，示意如下

点击submit按钮，可以看到事先用cox回归计算好的生存分析结果，示意如下

选择感兴趣的肿瘤，可以进一步进行KM生存分析。

2. 输入样本分组

为了探究基因和生存的相关性，这里根据基因表达量的大小将样本分为high和low两组，自己指定每组的比例，加起来是100%， 示意如下

上图中设置两组的比例都是50%，根据该基因的表达量从低到高排序，前50% 定义为地表达组，后50%定义为高表达组，示意如下

3. KM生存分析

确定好分组之后，点击submit, 就可以得到如下所示的生存分析结果

通过OncoLnc可以方便的进行TCGA数据的生存分析，快速的查看多种肿瘤中与生存相关的基因。

“如何使用OncoLnc进行TCGA生存”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

分享名称：如何使用OncoLnc进行TCGA生存
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