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生存率分析 已有1人参与
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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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冉冉升起93
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