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)。

在差异分析的前提下，表型分析成为重点内容，也是可以玩出花样的地方。生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比，相关性分析是另外一个常见的表型分析。相关性包括表达与病理分期、治疗手段、年龄、种族、吸烟、突变、性别、共表达等因素的相关情况，通常用相关系数R表示，其差异也是用p值判断。严谨的生信论文还对分析结果做出ROC曲线，以提高数据的可信度和说服力。

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/