科研技能教程单元课01oncomine数据库使用教程

Oncomine数据库使用教程科研技能 单元课 01针对特定科研技能的专项突破上海尤里卡信息科技有限公司版权所有科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://主页面介绍核心功能：基因表达差异分析拓展功能：多基因共表达分析核心功能：基因表达与临床相关性课程目录1435注册与登录2解

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单元课Oncomine数据库使用教程https://数据库收录数据情况：目前Oncomine已经收录了715个数据集，其中包含86733个样本的芯片数据34 数据库的应用介绍主页面介绍浏览器中输入网址：https://www.oncomine.org/2 注册登录处5开发者信息忘记密码点击这里，凭注册邮箱可找回新用户注册点这里登录按钮账号密码输入处101科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://主页面介绍核心功能：基因表达差异分析拓展功能：多基因共表达分析核心功能：基因表达与临床相关性1435注册与登录2课程目录解

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单元课Oncomine数据库使用教程https://12点击“Not

auser？Register

now!”填写信息，点击“SUBMIT”确认注册名姓邮箱地址重新输入邮箱地址头衔职业单位部门地址城市洲/省（美国和加拿大地区必填）国家邮编电话勾选，同意网站的使用规范清除全部内容（重新填写）邮箱：免费注册仅限非营利机构邮箱（院校或研究机构）注意事项：a、关于注册邮箱，免费注册仅限非营利机构邮箱（院校或研究机构）。如果想购买账号，可以访问Thermo

Fisher网站，货号：A18577。两者在功能上主要区别在于，收费版可以下载数据，还可以进行一些数据整合分析。本课程仅介绍免费功能（可满足常规科研需求）b、“洲/省”这一栏，是美国/加拿大地区注册者必填项，其他地区可不填（即只要国家那栏不是选择美国或者加拿大，

这一栏就不用选）。注册页免费功能可满足一般需求；高级分析及数据下载收费收费版购买：访问Thermo

fisher官网02科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://注册页点击submit后页面跳转，提示系统已将登录账号和密码发送到注册的邮箱（一般5分钟内就会收到邮件，如果收件箱里没有，找一下垃圾邮件。如果一直没有收到，有可能是系统认为邮箱不符合要求，可以给support发邮件询问）34 登录邮箱，可以看到，登录的账号和密码已经发过来。第一次登录时，会提示你修改密码。按提示修改密码，然后会收到验证邮件，点击邮件中的链接，完成密码修改，即完成注册。备注：账号使用一段时间后，系统会提示你修改密码。03科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://忘记密码点击这里凭注册邮箱可找回忘记密码可以点击“Forgot

password？”按钮，新密码会发送至注册邮箱密码找回04科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://主页面介绍拓展功能：多基因共表达分析核心功能：基因表达与临床相关性145课程目录注册与登录2核心功能：基因表达差异分析3检索基因表达谱差异挖掘具有研究价值的靶分子3.1检索特定研究靶分子分析其在肿瘤中的表达情况3.2应用一应用二解

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单元课Oncomine数据库使用教程https://1登录：输入账号、密码，点击“login”2 选择数据集（研究对象）：在左边的

“Primary

Filter”

中依次选择Analysis

Type→DifferentialAnalysis→Cancervs.NormalAnalysis→BreastCancervs.Normal

Analysis。页面自动跳转为乳腺癌与癌旁进行对比的芯片数据子集。检索基因表达谱差异（乳腺癌为例）05科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://检索条件）①

左上方的Filter会显示检索条件。点击对应条件前面的叉（ 型符号，可以删除该检索条件。②

Primary

Filters是检索条件的选项。除了可以检索肿瘤与正常组织之间的差异表达（Cancervs.Normal

Analysis

），也可以检测不同肿瘤类型间的差异表达基因（

Cancer

vs.

CancerAnalysis

）。还可以通过下方Sample

Filters选择样品的种类，如带有Capecitabine/Docetaxel治疗反应数据的数据子集：SampleFilters→

Clinical

Outcome

→

Patient

Treatment

Response

→

Capecitabine/Docetaxel

Response

Status（下图）；通过Dataset

Filters选择数据类型，如Dataset

Filters→

Data

Type

→mRNA，即只选择mRNA芯片数据。每选择一次条件，页面会自动刷新。12检索基因表达谱差异页面解读06科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://组别与例数数据来源及芯片平台信息差异表达基因列表符合条件的所有数据子集滚动条通过选择不同的数据子集查看对应的数据可选择显示高或低表达基因基因在肿瘤中的表达变化倍数*各个样本中的基因表达情况*：免费版不能对Rank、Fold

Change等列参数进行排序**：颜色是行内标准分（z-score）。z-score：是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。检索基因表达谱差异页面解读所用的探针默认显示第一个数据子集的数据蓝色：低表达红色：高表达仅限同一行比较**07科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://中间的数据子集，黑色粗体的是研究名称（可以理解为同一项研究），

点击这个研究名称，可以直接查看这个研究的所有数据。研究名称下

面是不同的分析（可以理解为不同组别间的分析），点击分析名称，

可以查看这个分析中的数据。数据子集比较多时，右方会有滚动条，

通过拉动滚动条，可以查看下方的数据集。研究名称分析名称检索基因表达谱差异页面解读滚动条08科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://右方列表列出了所选择的数据集的数据。可通过表格左上方的

1

|

2

|

3

|

4

|5-

翻页。表格中列出了不同的样本中各个差异基因的表达。表格中央的纵向长方形小格子，每一个格子代表一个样本的表达数据，鼠标移到格子上时，会出现浮动窗口，显示这个格子对应数据信息。如上图示例中，鼠标指针所指的格子，样品名称是MB-0735，分组是Breast组，组织类型：乳腺正常组织，VKORC1基因表达值是5.83223。滚动条检索基因表达谱差异页面解读翻页09分析名称科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://右上角的下拉菜单可以选择显示过表达/低表达基因列表。如这里选择了Over-expression，表示显示的是在乳腺癌中高表达的基因；如果选择under-expression，

则显示在乳腺癌中低表达的基因。检索基因表达谱差异页面解读10科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://1根据研究目的，勾选合适的分析2点击上方Compare按钮①

根据研究目标，选择数据集。比如查找跟乳腺癌侵袭相关的差异表达基因，可勾选各个乳腺癌研究下，侵袭相关的样品分析。也可以设定其他一些条件，如选择样本大>50的分析等。②

点击上方的Compare按钮。③

右边页面自动刷新显示meta分析结果，显示在多个研究结果中，在侵袭性乳腺癌中高表达的分子。也可以从右上角的下拉菜单，切换显示下调的分子（下一页）。多数据集整合检索基因表达差异（Meta分析）11科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://文献检索查新，确认创新性，选择有研究潜力的分子进入后续研究45通过细胞实验确认基因在乳腺癌中的表型功能（过表达或干扰实验）…（页面太长，此处省略中间部分）多数据集整合检索基因表达差异（Meta分析）3 右侧显示所选数据库的meta分析结果切换显示下调的分子Median

Rank（中位秩）：秩是一个排序的概念，想象一下不同的研究就是不同的班级，有的班级有几万同学，而另外一些班级只有几千。班与班之间的排名是无法直接比较的，但是给每个班级排名前1%的同学带红领巾，前5%的带粉红领巾，最垫底的1%带蓝领巾，这样你只要看这个同学带什么颜色的领巾就知道这位同学的学习成绩水平。中位秩就是秩的中位数，在这里是并不需要直接用到的一个参数，通过颜色更容易理解。p-Value：p值，一般定义p<0.05有显著性差异，p值越小说明可信度高，数字里面的E代表10的次方。Gene：基因名称，用这个名称可以进一步在Pubmed检索12备注：如果将这些差异分子的名称手动摘录下来，可进行下一步信号通路分析。如利用KEGG，DAVID数据库构建调控网络（参见后续相关教程）。科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://课程目录检索基因表达谱差异挖掘具有研究价值的靶分子3.1检索特定研究靶分子分析其在肿瘤中的表达情况3.2应用一应用二解

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长主页面介绍拓展功能：多基因共表达分析核心功能：基因表达与临床相关性145注册与登录2核心功能：基因表达差异分析3科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://检索条件限定检索条件1在Search栏中输入分子“KDM5D”，点击按钮。页面自动刷新如下：Oncomine支持几乎所有蛋白编码基因，部分研究较多的非编码RNA也能搜索到，如明星miRNA：

let-7，lncRNA：

HOTAIR。如果是在前面检索的基础上输入分子，然后x掉了肿瘤类型，则刷新的页面是“Dataset

View”，可以通过点击右上角的otherview下拉菜单选择“GeneSummary

View”进行切换。Outlier分析是基于肿瘤异质性进行的离群值或者说异常值进行的分析，即只在肿瘤的某些亚型或特定群体中异常表达。比如25%

的乳腺癌中ERBB2表达升高，这个表达结果如果是在全部样品中分析，不会有显著性差异，但是在这25%的样品中，有差异。检索特定研究靶分子（以KDM5D为例）13科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://检索条件限定检索条件检索特定研究靶分子页面解读限定P值限定变化倍数限定类型限定范围KDM5D在各个肿瘤数据集中的表达情况蓝色：低表达红色：高表达

仅限同一行比较表格中央的格子，蓝色表示KDM5D在对应的肿瘤中是低表达，红色表示高表达；灰色表示没有数据。表格中的数字表示符合筛选条件的研究数量。鼠标指针移动至格子上方，会出现浮动窗口显示对应的信息（见下页）。点击格子可以直接进入该研究的数据页面。表格中，浅蓝色的字表示带有超链接，点击可以进入相应的数据页面。比如点击Bladder

Cancer，可以进入KDM5D在膀胱癌中的表达数据页面；点击表头中的Cancer

vs.

Normal可进入KDM5D

在各种肿瘤中肿瘤组织与正常组织表达差异的数据页面。刷新后的页面中，左边会显示搜索条件，右边是检索到的数据。显示了KDM5D在膀胱癌、脑癌、乳腺癌、宫颈癌等多种肿瘤中的表达。表格上方可以选择数据筛选条件，包括p值，变化倍数等。一般默认就好。在目前的筛选条件下，没有符合的数据，可以更改一下条件，如把p值改为p<0.05，扩大范围。14数字代表研究数量科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://鼠标指针移动到中央表格中的格子上方，会出现浮动窗口，显示格子对应的数据信息检索特定研究靶分子页面解读15科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://1

2①

在Search栏输入基因名称，点击搜索按钮，

页面自动刷新。②

在Primary

Filters里选择依次选择AnalysisType

→

Cancer

vs.

Normal

Analysis。英文后面括号里是对应的研究数。与前述相同，这里可以实现肿瘤与肿瘤比较，

分析不同肿瘤类型中该基因的表达差异，选Cancer

vs.

CancerAnalysis，页面自动刷新。也可通过下方的其他筛选项，限定数据集类型（如Sample

Filters选择样品的种类，其中有带有Capecitabine/Docetaxel治疗反应数据的数据子集：SampleFilters→Clinical

Outcome

→

PatientTreatment

Response→Capecitabine/DocetaxelResponse

Status。

或通过Dataset

Filters

选择数据类型，如DatasetFilters→DataType→

mRNA，即只选择mRNA芯片数据。KDM5D在乳腺癌中表达检索示例16科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://4组别数据来源及相关信息3③

点击研究名称右方的箭头，展开该研究里的分析。④

从分析列表中选择感兴趣的分析。每个分析标题下面都显示简要的分析结果，包括基因在这个分析中的p值，变化倍数，数值秩和百分位数。如图中

④

所圈的分析，表示KDM5D在Male

Breast

Carcinoma中的表达是正常组织中的23.007倍，p值是0.004，秩是1638。红色表示高表达，蓝色表示低表达。

颜色深浅与基因表达差异排序有关，红色饱和色块代表Top1%；中等饱和度色块代表Top5%；偏白的色块代表Top10%。蓝色以此类推。，⑤

右方显示的是所选择的研究或者分析的数据。点击图表标题左边的按钮

可以在条形图和箱线图之间进行切换。符合条件的数据集列表5KDM5D在乳腺癌中表达检索示例1

217科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://点击①

条形图上方的reporter下拉菜单里可以选择不同的reporter，即探针名称，Probe

Name。一般芯片对同一个基因可能会设计1个或多个探针（分别针对基因的不同位置的序列），不同的探针会返回不同的信号值，因此选择不同的探针，分析的结果就会不同。不同的探针的结果不能放在一起比较（当成是同一探针）。检索时Oncomine会自动显示p-value最小的结果。只要p<0.05，都是有显著性差异，建议大家选择的时候可以都看看，可选在p<0.05，且foldchange最大的。②

Legend里显示的是分组，如图中是2个分组，乳腺组织（Breast）和男性乳腺癌组织（Male

Breast

Carcinoma）。③

下面显示数据来源。如上图中所选择的分析来源是TCGA数据库中的“TCGA

Breast”研究。点击TCGA

Breast，可以在弹出的窗口中查看数据来源的具体信息，包括是来源（其他数据库or文献），相关链接，所用样品的信息，所用的芯片类型等等。一般要使用这个研究的数据，除了引用Oncomine之外，还要引用这个分析来源（原始文献）。KDM5D在乳腺癌中表达检索示例12318科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://点击左上 按钮，单个样品的条形图可切换为箱线统计图KDM5D在乳腺癌中表达检索示例鼠标指针移至箱线图上，出现浮动窗口，显示该组的数据信息19科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://123TCGA

BreastBreastMale

Breast

Carcinoma-620-2-44n=61n=3p=0.004log2median-centered

ratioKDM5D在乳腺癌中表达检索示例（摘录数据）①

鼠标指针移至图中的柱子上，浮动窗口显示该样品的信息，包括样品名称、组织类型、分组以及KDM5D的表达。②

逐一摘录这些数据（手动记录在纸上或excel软件中）。例如，需要做KDM5D在乳腺癌中的表达差异分析，可以把Sample

name（仅做组间差异表达分析时可不摘录样本名，以序号代替）、表达值（Expression

value）、组织类型（Normal

Tissue

Type）输入至excel表格中。PS：免费版，数据只能手动摘录，收费版可以通过右上角的export菜单下载数据。③

用excel、GraphPad等作图软件进行作图分析。也可在第①步之后，选择左上角的条形图/箱线图切换按钮，切换成箱线图，把箱线图保存下来，在发文章时也是可以直接用的（示例：PMID

28423734，只是美观度略有不足）。20科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://12Meta分析结果勾选的分析①

在中间的数据集列表里，选择感兴趣的分析，勾选其前面的复选框。②

选择好之后，点击上方“Compare”按钮，页面自动刷新。点击“Clear

All”可一键清除勾选。页面解释：a、右边页面，上方显示Meta分析的结果。即比较KDM5D在特定数据子集（分析）中的表达，p值是0.005。b、中间是勾选的分析名称，前面的数字对应上面Meta分析结果里的序号。c、下方是Meta分析结果热图的图例。红色代表高表达，蓝色代表低表达。但颜色体现的是中位秩，并非表达值，所以不能说颜色越深代表表达差异倍数越高。Meta分析的的意义在于整合比较该基因在不同研究和不同分析中的表达情况，结果也可直接用于文章中。（例

PMID:

28422720

Fig1A）KDM5D在乳腺癌中表达检索示例（Meta分析）蓝色：低表达红色：高表达

仅限同一行比较21科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://主页面介绍核心功能：基因表达差异分析拓展功能：多基因共表达分析核心功能：基因表达与临床相关性1435注册与登录2课程目录解

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单元课Oncomine数据库使用教程https://1在Search栏里输入基因名字“CPSF7”，点击搜索按钮Primary

Filters里依次选择Cancer

Type

→

Breast

Cancer23 在Sample

Filters里依次选择ClinicalOutcome→“survival

Status”。即只检索含有生存数据的数据库。页面自动刷新。基因表达与生存状态的关联分析基因表达与患者生存状态的关系可以用生存曲线进行分析，这也是文章中核心数据之一。以CPSF7分子在乳腺癌中的分析为例，首先需要获取基因的表达与患者生存状态的关联数据：22科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://4选择研究名称页面自动刷新后，中间列出了所有符合筛选条件的数据集。点击研究名称。右边页面自动刷新。基因表达与生存状态的关联分析23科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://右边上方的GROUP

BY下拉菜单中查找生存曲线相关数据选项56选择随访时间“Overall

survival

Status”基因表达与生存状态的关联分析24科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://7摘录样品名称、基因表达和生存状态数据（PS：可先转化为箱线图，看看Alive和Dead间是否有差异）：鼠标指针移动至条形图上，浮动窗口显示该样品的信息。把样品名称、基因表达和生存状态手动记录下来（如下右图）。基因表达与生存状态的关联分析25科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://Group

BY中选择随访时间“Overall

Survival

Followup

Time

(Months)”。9摘录样品名称、随访时间数据：鼠标指针移

动至条形图上，浮动窗口显示该样品的信息。把样品名称、随访时间数据手动记录下来。基因表达与生存状态的关联分析826科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://GraphPad软件做生存曲线分析随访时间和生存状态的数据对应起来10把复发状态和随访时间摘录下来还可以做复发率分析06080100Low

Expression

High

Expression20 40050100Sorlie

BreastMonthsOverall

survivalSorlie

Breast06080100Low

expression

High

expression20 400.00.20.40.60.81.0MonthsRecurrence生存曲线的绘制需要用到其他软件，不在Oncomine数据库的功能范围，本教程最后有“利用Oncomine数据绘制生存曲线”

的彩蛋内容，献给爱学习的你。基因表达与生存状态的关联分析111227科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://1在Search栏里输入基因名字“CPSF7”，点击搜索按钮Primary

Filters里依次选择Cancer

Type

→

Breast

Cancer23 在Sample

Filters里依次选择PathologySubtype→

“Grade

Type

”或者“Stage

Type”基因表达与临床病理特征的相关性（肿瘤分期）以CPSF7分子在乳腺癌中的分析为例：28科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://选择研究数据集 右边上方的GROUP

BY下拉菜单中查找分期数据选项4 56选择肿瘤分期“Grade”基因表达与临床病理特征的相关性（肿瘤分期）29科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://7 若页面跳转出来不是箱线图，可点击（鼠标右键，“图片另存为”）切换至箱线图，保存箱线图8点击切换成条形图，可以按之前的方法摘录数据，作图基因表达与临床病理特征的相关性（肿瘤分期）30科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://基因表达与化疗的相关性 基因表达与分子标志物表达的相关性3基因表达与一些基因突变的相关性基因表达与临床病理特征的相关性（其他）1 2More

……资源浩瀚，自行探索31科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://主页面介绍核心功能：基因表达差异分析拓展功能：多基因共表达分析135注册与登录2课程目录解

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长核心功能：基因表达与临床相关性4科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://输入分子，点击搜索1234例：查询乳腺癌中与KDM5D共表达的基因①

在search栏输入分子名称，点击搜索按钮②

Primary

Filters里依次选择Analysis

Type

→Coexpression

Analysis③

在Cancer

Type里选择Breast

Cancer④

页面刷新后，在中间的数据集列表里，点击研究名称下方的“Coexpression”，

页面再次自动刷新基因共表达信息查询32科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://相关系数共表达基因列表右边页面中，会列出所选择的研究的样本中，与目标基因具有表达相关性的分子。按照正相关系数从高到低的顺序排列。相关系数可直观反映两个分子表达的相关性，绝对值越接近1，相关性越高。同样，鼠标指针移至热图中的格子，浮动窗口会显示对应的信息。如右图中所指格子，显示的样品名称是GSM18492，表达值（Log2median-

centered

intensity）是-0.05922。图中显示，KDM5D与GABRP表达相关性很高，我们可以进一步检索（文献或者数据库中）GABRP的功能，从而猜测两者间的作用关系，如果觉得有研究价值，再通过实验进行验证。将这些分子和表达等信息摘录下来，可以实现信号通路分析（相当于根据差异分子构建通路网络，解螺旋后续有KEGG，DAVID，GO等通路数据库教程发布）需要注意的是，Oncomine中的共表达不能对多个研究进行比较（Meta分析）。而不同的研究中，与目标分子共表达的基因大多是不同的，因此，不能通过简单分析获得一致的共表达基因。在选择研究名称时，可尽量选择“cellline”的研究，因为在细胞系中检测，相对于临床组织样本，个体差异更小，干扰更小，后期实验可预期性会更好（当然，如果能在组织样本中找到候选分子并验证成功意义更大）。研究样本分组基因共表达信息查询33科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://分析基因表达差异没有课题的时候解决选题来源有靶基因的时候增加数据佐证分析临床相关性证据针对基因表达与预后进行分析针对病理特征相关性进行分析分析基因共表达分子机制研究的时候探索方向共表达分子构建信号通路网络小结：Oncomine三项应用所解决的具体问题课程彩蛋利用Oncomine数据绘制生存曲线方法教学生存曲线作图内容可用于单元课02

“临床相关性研究的经典统计分析”

相配合使用。千聊直播配套语音教学内容包教包会的肿瘤研究必学数据库

|

Oncomine34科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://以前述

CPSF7

-

乳腺癌

-SorlieBreast

为例1数据摘录：从检索结果的图上可以看到，结果分了3组，no

value

组在这里表示没有生存状态的数据，

可能是正常的组织，也可能是肿瘤组织但是没有这个数据。摘录Alive组和Dead组的数据即可。鼠标指针移至柱状图的柱子上，一个个摘录数据。建议数据存放在excel中。Sample

name（样本名称）：在数据中，这是唯一一个能区分不同样本的要素，为了把不同要素的数据能够一一对应起来，这个数据必须摘录Cancer

Type（肿瘤类型）：可以取同一亚型，也可以是不同亚型混合。只要肿瘤组织即可，

正常组织不需要。Expression

value：研究的分子的表达值：用于评估分子的表达高低OverallSurvival

Status：即图中的legend

Value，样本的生存状态利用Oncomine数据绘制生存曲线35科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://2数据摘录：继续摘录随访数据，OverallSurvival

FollowupTime

(Months)。鼠标指针移至柱状图的柱子上，一个个摘录数据。同样，只要摘录Alive组和Dead组的数据即可。这时，只要Samplename和Overall

SurvivalFollowup

Time的数据即可。Overall

SurvivalFollowup

Time：样本的随访时间，即图中的legend

Value。利用Oncomine数据绘制生存曲线36科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://3将随访时间跟生存状态一一对应起来：从前面摘录数据的图可以看到，两个数据摘录的样本顺序是不一样的。可以在excel中用vlookup公式，把两者对应起来。Overall

survival

status右边的列，对应第一个样本的单元格里输入公式=VLOOKUP(A2,Sheet1!A:B,2,FALSE)。公式解读：A2是指样本svl018，

Sheet1!A:B是存放Sample

name

和OverallSurvivalFollowup

Time的列，2是指Overall

Survival

FollowupTime数据在Sheet1!A:B排第几列，FALSE是指精确查询。该公式可自动匹配某一列数据然后提取关联行数据填入，省去一个个数据填写的麻烦，请学员根据自己表格中的位置调整参数，不要无脑照抄往下填充公式即可。利用Oncomine数据绘制生存曲线37科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://4 将表达数据按中位数区分高低表达：用公式=MEDIAN(C2:C69)返回表达值的中位数。C2:C69即表达数据的范围。返回结果是0.900用公式=IF(C2<0.900,“Low”,“High”)对表达数据进行高低分组。C2<0.900，判断C2

的表达值是否<中位数0.900，是，则返回Low，否，则返回High。PS：也有用平均值区分的，中位数用的比较多。还有一种做法是按表达高低，

选高表达的1/3（或1/4）数据视为高表达，低表达的1/3（或1/4）数据视为低表达，中间的1/3（1/2）数据不作图。往下填充公式即可。利用Oncomine数据绘制生存曲线38科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://5将生存状态转化为可读数据0和1利用Oncomine数据绘制生存曲线Alive为0，Dead为1可用excel的列筛选功能，选择Alive的数据，在新列“生存status”中，填充0，在Dead对应的行中，填充139科研技能

单元课Oncomine数据库使用教程https://6用GraphPad

Prism作生存曲线分析打开GraphPad

Prism软件（这里演示是5.01版本，其他版本操作略有不同）在弹出窗口中选择生存曲线