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尔云科技

新虫 (初入文坛)

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专业: 生物信息学

[交流] 生存率分析已有1人参与

基因与疾病的生存率分析是常见的疾病预后分析之一，生存率分析需要大量的临床样本和临床数据，某些科研工作者可能束手无策！然而在TCGA、GEO、EBI等公共数据库内有大量的样本信息没有得到充分的利用。尔云团队整合这些数据库所有临床样本数据，您只需要提供疾病名称以及感兴趣的基因（或者miRNA，lncRNA）名称，我们会在最快的时间给出疾病基因的生成曲线以及分析报告，全面揭示基因与疾病生存率关系。
一、生存率分析的意义
1.验证基因（或miRNA、lncRNA）的表达高低与疾病生存时间的关系，确定该基因（或miRNA、lncRNA）在疾病的预后中是否起到关键作用。
2.可用于基因表达验证、基因敲出实验、药物处理研究等各种临床分析
3.可以直接作为文章的结论以及增加文章的影响因子。
二、样本数据来源：
所有样本数据都来源于世界权威数据库，例如TCGA数据库的34种常见癌症以及超过10000个人类临床样本数据；例如NCBI GEO数据库的2000个实验组以及总数超过30000个人类临床样本数据。其他还有ICGC、EBI等数据库。
三、分析图片可直接用于SCI写作：
尔云团队拥有数十位生信分析工程师，5年的分析经验让他们出具的图表，不仅具有实用性，更兼具美观性，可直接展示于SCI文章中。
四、分析报告样例展示
肾上腺皮质癌预后风险microRNA筛选及功能分析
具体分析流程：
获得TCGA的肾上腺皮质癌microRNA表达谱数据，标准化
获得TCGA的肾上腺皮质癌的临床数据并进行整理
基于microRNA的表达值对病例分组后，利用KM曲线获得对生存预后有显著影响的microRNA
构建COX比例回归模型评估，不同microRNA表达值及临床因素筛选对预后的显著影响因素
对关键microRNA预测调控的靶基因及功能分析
构建microRNA共调控靶基因网络并对共调控靶基因进行功能分析

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