疾病生存率分析

發(fā)布時(shí)間：2021/09/24

　　實(shí)驗介紹基因與疾病的生存率分析是常見(jiàn)的疾病預后分析之一，生存率分析需要大量的臨床樣本和臨床數據，某些科研工作者可能束手無(wú)策！

　　云生信團隊整合了世界權威公共數據庫所有臨床樣本數據，您只需要提供疾病名稱(chēng)以及感興趣的基因（或者miRNA，lncRNA）名稱(chēng)，我們會(huì )在最快的時(shí)間給出疾病基因的生成曲線(xiàn)以及分析報告，全面揭示基因與疾病生存率關(guān)系。

　　分析意義

　　1.驗證基因（或miRNA、lncRNA）的表達高低與疾病生存時(shí)間的關(guān)系，確定該基因（或miRNA、lncRNA）在疾病的預后中是否起到關(guān)鍵作用。

　　2.可用于基因表達驗證、基因敲出實(shí)驗、藥物處理研究等各種臨床分析。

　　3.可以直接作為文章的結論以及增加文章的影響因子。

　　參考文獻實(shí)例

　　[IF=4.836] Predictive factors associated with prolonged survival in patients with advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC) treated with gefitinib.

　　[IF=2.862] DDX3X Biomarker Correlates with Poor Survival in Human Gliomas.

　　樣本數據來(lái)源：

　　云生信團隊整合了全世界權威公共數據庫所有臨床樣本數據，例如TCGA數據庫的34種常見(jiàn)癌癥以及超過(guò)10000個(gè)人類(lèi)臨床樣本數據；例如NCBI GEO數據庫的2000個(gè)實(shí)驗組以及總數超過(guò)30000個(gè)人類(lèi)臨床樣本數據。其他還有ICGC、EBI等數據庫。

　　圖片可直接使用：

　　云生信團隊的分析過(guò)程依托于云生信分析平臺（www.biocloudservice.com），獲得的分析圖片完全達到SCI論文的水平要求，可以直接使用。

　　分析耗時(shí)及報價(jià)：

　　每個(gè)基因的分析只需要2000元（原價(jià)3000元，限前100名），多個(gè)基因同時(shí)分析還有大優(yōu)惠！

　　腎上腺皮質(zhì)癌預后風(fēng)險microRNA篩選及功能分析

　　流程：

　　1. 獲得TCGA的腎上腺皮質(zhì)癌microRNA表達譜數據，標準化

　　2. 獲得TCGA的腎上腺皮質(zhì)癌的臨床數據并進(jìn)行整理

　　3. 基于microRNA的表達值對病例分組后利用KM曲線(xiàn)獲得對生存預后有顯著(zhù)影響的microRNA

　　4. 構建COX比例回歸模型評估不同microRNA表達值及臨床因素篩選對預后有顯著(zhù)影響因素

　　5. 對關(guān)鍵microRNA的預測調控靶基因及功能分析

　　6. 構建microRNA共調控靶基因網(wǎng)絡(luò )并對共調控靶基因進(jìn)行功能分析

　　關(guān)鍵詞: TCGA; 腎上腺皮質(zhì)癌；COX回歸；KM曲線(xiàn)；預后；microRNA

　　結果和結論

　　1. 生存分析結果

　　基于microRNA的均值對病例的分組生存分析我們獲得了**個(gè)對生存曲線(xiàn)影響顯著(zhù)的microRNA。**個(gè)KM曲線(xiàn)分析指示：**個(gè)microRNA低表達的情況下患者的生存時(shí)間顯著(zhù)高于高表達的情況。說(shuō)明這些microRNA有可能抑制了某些癌癥的關(guān)鍵基因，導致機體功能紊亂從而導致生存時(shí)間的顯著(zhù)降低。