分享分析TCGA的数据库—

书接上回：分享分析TCGA的数据库——GEPIA（一）_李京弦的博客-CSDN博客GEPIA——国产TCGA可视化网站https://blog.csdn.net/weixin_46500027/article/details/123839795?spm=1001.2014.3001.5501

继续将GEPIA的分析：

4：共表达基因分析

Similar Genes，也就是共表达基因的分析。如果一个基因和另一个基因高度共表达，皮尔森相关系数（PCC）很高的话，那么可以怀疑这两个基因是上下游的关系。

图中列举了前20个与AURKA共表达的基因：

一般认为PCC>0.6，两个基因是高度相关。

5. 相关性分析

如果找到两个基因，想看看这两基因之间是否有相关性，可以点击correlation。

算法有三种：

这里选择的pearson，当然searman用的人也很多，具体的区别有空再讲。

可以看到两个基因之间的相关性非常高。

6. PCA主成分分析

输入一串基因，分析高位数据在二维坐标轴上的分布。

不过这个功能似乎用不了，也不知道为什么。

7.其他功能：

GEPIA相继推出GEPIA2和GEPIA2021，GEPIA2021里面可以分析肿瘤免疫浸润相关的数据。

上面说的GEPIA主成分分析PCA不能用，可以试试GEPIA2

输入一串基因，比如是自己筛出来的差异表达基因，然后点击list，plot。

可以绘制3D的PCA，这个图就可以下载下来放在文章里面。

至于其他的功能，不常用的，这里就不再赘述，大家自己发掘。

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