生信论文的套路

ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；

临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库)，很重要；

Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性；

cBio-portal数据库做基因组学的分析(机制一)；

STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二)；

TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。

根据我们的整理，差异分析是基础，生存分析和相关性分析是表型，免疫浸润分析是对表型的阐释，兼有表型和机制两种作用，但并不是真正意义上的机制探究。通常意义上的机制一般涉及信号通路，是一系列分子的级联反应。

基因组学分析是从DNA水平对肿瘤或者表型的出现进行阐释，包括基因突变、删除、扩增和表观遗传(DNA甲基化)等。目前有很多数据库可以对特定基因的基因组学和表观遗传进行纯网页分析，是互联网带给果友们的福利。

基因组学分析数据库

cBioPortal(组学分析的神器，推荐)

https://www.cbioportal.org/

UALCAN(甲基化是特色，推荐)

http://ualcan.path.uab.edu/

MethSurv(同时做甲基化分析和生存分析)

https://biit.cs.ut.ee/methsurv/

SMART(专门用于甲基化分析数的据库)

http://www.bioinfo-zs.com/smartapp/

TCGAwanderer(肿瘤中的甲基化分析)

http://maplab.imppc.org/wanderer/

Atlas of Genetics and Cytogenetics in Oncology (基因分析神器)

http://atlasgeneticsoncology.org/index.html

免疫分析数据库

TIMER(免疫浸润分析首选)

https://cistrome.shinyapps.io/timer/

TISIDB(全景式反应与免疫分子的关系，与TIMER呼应，次选)

http://cis.hku.hk/TISIDB/

Kaplan-Meier Plotter(结合TIMER分析肿瘤微环境中的免疫细胞浸润情况)

http://kmplot.com/analysis/

CIBERSORT(注册和R语言基础)

https://cibersort.stanford.edu/

EPIC(上传数据，R语言基础)

https://gfellerlab.shinyapps.io/EPIC_1-1/

Immune CellAI(上传数据，R语言基础)

http://bioinfo.life.hust.edu.cn/web/ImmuCellAI/

ABIS(上传数据，最好有R语言基础)

https://giannimonaco.shinyapps.io/ABIS/

相关性分析数据库

Kaplan-Meier Plotter(临床相关性分析权威数据库，推荐)

http://kmplot.com/analysis/

GEPIA(病理分期相关性分析)

http://gepia.cancer-pku.cn/detail.php?gene=&clicktag=survival

UALCAN(种族、年龄、吸烟、突变等相关性分析，与km plotter的结果呼应)

http://ualcan.path.uab.edu/

Coexpedia数据库(共表达分析)

http://www.coexpedia.org/search.php

TIMER数据库(免疫细胞分子共表达分析)

https://cistrome.shinyapps.io/timer/

STRING(相互作用分子的分析)

https://string-db.org/cgi/input.pl?sessionId=iCNtss66oYVc&input_page_show_search=on

cBioPortal(Top50临近基因的相互作用分析)

https://www.cbioportal.org/

生存分析数据库

Kaplan-Meier Plotter数据库(生存分析经典数据库，首选)

http://kmplot.com/analysis/

PrognoScan数据库(生存分析信息最全面的数据库，次选)

http://dna00.bio.kyutech.ac.jp/PrognoScan/index.html

GEPIA(国人之光，相关性分析是特色)

http://gepia.cancer-pku.cn/detail.php?gene=&clicktag=survival

UALCAN(甲基化是特色)

http://ualcan.path.uab.edu/

Oncolnc数据库(连mRNA, miRNA, or lncRNA也可以做生存分析)

http://www.oncolnc.org/

cBioPortal(组学分析神器也能做生存分析)

https://www.cbioportal.org/

差异分析数据库

oncomine数据库(差异分析首选)

https://www.oncomine.org/resource/main.html

GEPIA数据库(共表达是特色)

http://gepia.cancer-pku.cn/index.html

TIMER(免疫浸润分析是特色)

https://cistrome.shinyapps.io/timer/

HCCDB(肝癌数据库)

http://lifeome.net/database/hccdb/home.html

UALCAN(甲基化是特色)

http://ualcan.path.uab.edu/

CCLE(基因在细胞系的表达)

https://portals.broadinstitute.org/ccle/

THE HUMAN PROTEIN ATLAS(人类蛋白图谱)

https://www.proteinatlas.org/

Gene Expression Omnibus(基因表达数据库，R语言基础)

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/