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- 生存分析是医学领域常见的分析方法，通过整合癌症和肿瘤基因图谱（Cancer Genome Atlas，TCGA）临床样本数据，给出疾病基因的生存曲线以及分析报告，全面揭示基因与疾病生存率关系。
- 2025年07月15日
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- 服务名称：
TCGA数据库-肿瘤相关基因生存分析
- 提供商：
浩合生物
浩合生物立足于生物医学领域，以客户需求为导向，建立了完善的生物医学科研项目方案设计、生物信息学大数据挖掘及分析、生物医学科研项目管理、基金申请及论文发表辅助、整体课题外包服务等系列平台，为客户提供最优化的实验解决方案和专业的“一站式”科研学术服务平台。
技术背景
生存分析是医学领域常见的分析方法，然而生存分析往往需要大量的临床样本，尽管各大数据库为我们提供了众多样本，但多数科研人员面对海量数据往往束手无策。生存分析资料通常采用纵向随访观察获取，和一般资料相比较具有如下特点：
- 同时考虑生存时间和生存结局
- 通常含有删失数据
- 生存时间的分布通常不服从正态分布
服务内容
- 整合癌症和肿瘤基因图谱（Cancer Genome Atlas，TCGA）临床样本数据，给出疾病基因的生存曲线以及分析报告，全面揭示基因与疾病生存率关系。
- 生存相关目的基因筛选
- 目的基因TCGA数据生存分析
- 目的基因与临床数据相关性分析
- 单因素多因素Cox回归分析
结果展示
结肠癌生存分析示例——A1CF (Colon Cancer)
乳腺癌生存分析示例——CENPI (Breast Cancer)
天津浩合生物科技有限公司
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文献和实验还不错的分数辣。 至于为什么又是肿瘤？别问，问就是肿瘤撑起了生信分析文章的四分之三壁江山。 当然，在读文章和读图之前我们还是要对文章进行一个概念化的认识。通过大致阅读摘要，我们可以获知： UBE2C 是一种泛素化的共轭酶，作者通过两个数据库——TCGA 和 GTEx，发现这个酶的表达和肿瘤的不良预后相关，并且筛选出了一些之前不太有研究的、和 UBE2C 相关的一些基因靶点。 在这里笔者提出一个小建议，各位小可爱不妨在读完摘要后，代入自身视角先思考一下： 如果是你们进行这项研究，会通过哪几
析似乎有点太简单了吧。第三篇：影响因子 5.1 分今年 5 月 22 号发表，杂志是 Oncotarget，虽然 OT 被大家广为诟病，不过新影响因子出来还是保持住了 5 分大关，还略微升了那么一丢丢。文章说的是通过 RNA 测序和芯片数据挖掘研究异常表达的 lncRNA 在肺鳞癌中的临床意义，我们看看这篇是不是让我们对 OT 另眼相看：首先通过 R 语言分析 TCGA 数据库中的差异表达 lncRNA，并用火山图展示：（横过来的火山图还是火山图）接下来，分别通过箱式图、ROC 曲线、KM 生存分析
Cell: 有的放矢，首个泛癌肿瘤微环境图谱，可准确预测免疫治疗疗效
to immunotherapy 的研究成果。 图片来源：Cancer Cell 该研究开发了一个可视化的肿瘤患者微环境转录组数据平台，通过识别细胞群体、信号通路、肿瘤微环境发展过程和癌细胞特性定义不同功能基因的集和，对不同肿瘤微环境进行分类。以描述肿瘤及其肿瘤微环境的全面特征并用于预测免疫治疗的响应。主要研究内容： 1. 模型建立：肿瘤微环境的基因表达特征建立为了利用转录组分析对肿瘤免疫微环境（TME）进行分类，作者首先收集了公共数据库和已发表的文献数据。通过代表肿瘤主要功能的成分以及免疫、间质和其他细胞群体的 29
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