细胞治疗综合服务

Genecard VIII

基于TCGA、GEO大数据,筛选未在所研究肿瘤中被报道过临床相关性的新基因,为后续肿瘤生物标记物的确定提供前期数据基础。

技术原理

通过TCGA或GEO数据库,结合吉凯基因疾病关键基因专利数据库,分析出在所研究肿瘤中没有报道过临床相关性的基因,并分析目的基因在肿瘤成对样本中的表达差异,以及与肿瘤分期分级以及预后生存期的相关性。

结果展示

1、目的基因在肿瘤数据库成对样本中的表达差异:采用一般线性模型和表达差异倍数分析目的基因在大数据成对样本中的显著性差异。

示例图:




2、目的基因在肿瘤数据库中不同分期分级的肿瘤患者的表达水平相关性分析:Mann-Whitney U检验法对目的基因在不同分期分级的肿瘤患者的表达水平是否有显著差异进行检验,并采用Spearman’s检验法对目的基因的表达水平与分期分级等级之间的相关性进行检验。

示例图:






3、目的基因在肿瘤数据库中与生存期相关性分析:采用Kaplan-Meier方法(Log-Rank法检验统计量)检验目的基因的表达水平对于生存时间的影响是否显著。

示例图:


研究技术路线

参考文献

1. Dellinger et al. L1CAM is an independent predictor of poor survival in endometrial cancer—An analysis of The Cancer Genome Atlas (TCGA). Gynecol Oncol. 2016;141(2):336-340.

2. Wang et al. Elevated expression of DTYMK is associated with poor prognosis in patients with Non-small cell lung cancer. Int J Clin Exp. 2016;9(11):22027-22033.

3. Zhu et al. High Expression of PHGDH Predicts Poor Prognosis in Non–Small Cell Lung Cancer1. Transl Oncol. 2016;9(6):592-599.

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