高分文章图片怎么实现？你需要这个肿瘤miRNA分析神器：CancermiRNome数据库！

2022年1月，美国加州大学河滨分校贾震宇教授课题组已毕业博士生李瑞东博士在国际著名期刊Nucleic Acids Research发表肿瘤miRNA组学数据库CancerMIRNome（http://bioinfo.jialab-ucr.org/CancerMIRNome/）。CancerMIRNome是一个综合数据库，其中包含来自癌症基因组图谱 (TCGA)的33种癌症类型的人类miRNome谱，以及来自NCBI基因表达综合 (GEO) 和ArrayExpress的40个公共癌症循环miRNome图数据集。

数据库介绍：

CancerMIRNome中包含了一系列生物信息学工具和功能，可以对多种癌症类型的感兴趣的miRNA进行泛癌分析，并对癌症miRNome谱进行综合分析。支持许多高级可视化方法。此外，存储在CancerMIRNome 中的所有已处理数据、数据分析的输出（包括表格和高分辨率图形）以及用于生成图形的数据都可以从CancerMIRNome数据库中轻松下载。CacnerMIRNome 的 Web 界面使用起来非常直观，并为用户提供了分步教程。

数据库使用方法：

我们在该数据库查询感兴趣的 miRNA 时，默认自动生成泛癌分析结果，包括基于 TCGA 项目差异表达 (DE) 分析、ROC分析、生存分析、miRNA-靶标相关性分析和功能富集，以及公共循环miRNA数据集中循环miRNA表达谱的分析。

方法一：单个miRNA分析

用户可以通过在“Query—Search a miRNA”字段中输入 miRNA 登录号、最新miRBase 版本的 miRNA ID 或以前的 miRNA ID并从下拉列表中选择此miRNA来查询感兴趣的miRNA，可以对选定的感兴趣的 miRNA执行一套高级分析。

单个 miRNA 分析模块包括：

(1)     TCGA中的泛癌差异表达(DE)分析、ROC分析和Kaplan Meier(KM)生存分析；

(2)     选定TCGA项目的DE分析、ROC分析、KM生存分析；

(3)     miRNA-靶点相关性分析；

(4)     miRNA靶点的功能富集分析；

(5)     循环miRNA表达分析

方法二：TCGA miRNome分析

CancerMIRNome可以为 33 个 TCGA癌症项目中的每一个癌种中执行癌症 MiRNome 的全面数据集级分析。

TCGA miRNome分析模块包括：

(1) 高表达miRNA的鉴定

(2) 两个用户自定义子组之间的DE分析

(3) 肿瘤与正常样本的ROC分析

(4) 诊断性miRNA标志物的选择

(5) 主成分分析

(6) 预后miRNA生物标志物的鉴定和预后模型的构建

TCGA miRNome 分析结果示例：

写在文末：

如果您近期正在研究miRNA方向，强烈建议大家可以动手学习该数据库的用法

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