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分析目的

關聯腫瘤病人生存信息與對應臨床表型、基因表達數據，發現與病人預后顯著相關的基因表達或者臨床表型，可用于預后模型的構建，然后用GEO獨立數據集驗證，qPCR、wb/IHC等驗證。

數據來源

TCGA/GEO 數據庫的臨床數據（預后以及表型）、轉錄組數據。

分析方法

基于TCGA/GEO 數據庫的組學信息，進行差異基因，并進行富集分析，基于篩選的差異基因進行單因素Cox回歸分析，整理臨床數據中對應患者的預后信息，包括總生存時間（Overall survival, OS）、生存狀態（OS status） 。利用LASSO Cox回歸分析構建預后模型，構建預后特征基因參與的代謝通路，并分析這些基因在癌癥中的突變情況，最后在數據集中驗證模型。

分析內容
差異基因分析，每個分析因子的 KM 生存曲線圖以及對應統計、構建預后基因signature顯著性，基因集富集分析篩選目的基因，免疫組化驗證。

分析結果示例圖