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研载生物科技
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生存分析
生存分析：预后与临床表型、基因表达的关联
1 分析目的
关联肿瘤病人生存信息与对应临床表型、基因表达数据，发现与病人预后显著相关的基因表达或者临床表型，可用于预后模型的构建
2 数据来源
TCGA/GEO数据库的临床数据（预后以及表型）、基因表达谱
3 分析方法
整理临床数据中对应患者的预后信息，包括总生存时间（Overall survival, OS）、生存状态（OS status）。将差异mRNA（或临床表型）作为候选因子，结合其表达值与预后信息，采用Kaplan-Meier[13]生存分析方法，通过将患者按照其基因表达值的中位值分为高表达组和低表达组（或按照临床信息分组），进行K-M生存曲线绘制，同时采用Logrank检验计算显著性p.value值，初步筛选p.value<0.05的因子，得到预后显著相关的基因与临床表型。
4 交付文件
（1）整理得生存数据-临床表型（基因表达）的信息（Excel）
（2）每个分析因子的KM生存曲线图以及对应统计显著性
5分析结果示例图
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文献和实验Cell 突破：历时 4 年、追踪 1183 种代谢物，傅静远等发现微生物的长期稳定性与健康的关系
。 图片来源：Cell 总之，该研究对肠道微生物进行了动态研究，揭示人类肠道微生物的长期遗传稳定性和个体特异性，同时借助与临床表型和代谢物的关联分析揭示了肠道微生物在宿主健康方面的影响。 研究背景 人类肠道微生物群落在个体之间表现出巨大的差异，在一个人的生命过程中，肠道微生物群的组成也会发生变化，这种变化可能反应了宿主的健康或疾病状况。前期的研究表明，肠道微生物组成的变化与糖尿病、炎症性肠炎等疾病显著相关。 然而，关于肠道微生物组成的动态变化等几个重要问题仍然有待进一步研究。比如说，除了肠道微生
转移因子 PLAU、LGALS3 等，表现为促癌的特征；TAN-2 与炎症相关（表达 NLRP3、CD69 和 IL1RN 等基因）；TAN-3 的基因表达特征和 PMNs 类似且高表达与中性粒细胞跨内皮迁移相关的基因（VNN2 和 SELL），说明 TAN-3 可能是迁移到肿瘤微环境中的过渡态细胞；而 TAN-4 特征性地高表达干扰素刺激基因。 （3） TAN-1 与 PDAC 患者不良预后相关 鉴于 TAN-3 的过渡态特征，研究者应用 monocle2 算法进一步构建了中性粒细胞状态轨迹
与 miRNA 表达的相关性等数据。2）Search by Gene：根据基因搜索：同样也可以实现：4、生存分析1）Pre-calculated signatures：预计算的指标。我们选择肺腺癌，经过计算的 miRNA 表达与生存之间的关系：大家可以直接看到风险公式里面各 miRNA 前面的权重数值：2）Custom signatures：自定义 miRNA。输入我们的 miRNA 和权重数值，不输入权重数值会直接默认计算好的指标：这里大家可以直接通过多条 miRNA 的表达组合来对患者预后进行指征
