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如何进行单基因的tcga数据挖掘分析
如何进行单基因的tcga数据挖掘分析，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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TCGA数据库关于食管癌的，分成ESCC和EAC，其中ESCC好发于中国人群，关心TCGA数据库里面的90个ESCC病人。
根据CCL2基因的表达量，可以把TCGA数据库里面的90个ESCC病人分成高低表达CCL2的两个组，然后可以差异分析，GSEA分析等等
这次的学徒作业是完成下面的4幅图：
eHeatmap of gene expression profiles of human ESCC cases ( n = 90) from TCGA database. fPearson correlation analysis shows tight association of CCL2 with CCR2 and PD-1. gGene set enrichment analysis (GSEA) between group high ( n = 52) and low ( n = 38) of CCL2 expression shows enriched pathways associated with PD-1 signaling. hHeatmap shows that expression of PD-1 signaling pathway associated genes is correlated with CCL2 expression in human ESCC
如下图：
其中图f可以直接网页工具做出来，UCSC的xena浏览器，或者GEPIA2都可以，需求最大的是tcga数据库的生存分析和表达量差异。
关于如何进行单基因的tcga数据挖掘分析问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
当前标题：如何进行单基因的tcga数据挖掘分析
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