热点终结者？泛癌-目标基因集在肿瘤组织与正常组织的差异分析
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近年来，多维组学联合分析成为大趋势，经常出现在高分文章中，泛癌分析在现在还是非常火的，而“泛癌”pancancer研究尤其火热，在pubmed中搜索一个”pancer”,就可以发现今年来相关文献发表量在逐年增加，为了跟上时代潮流，小果今天为大家分享目标基因集在泛癌与正常组织的差异分析奥，那就和小果开始今天的学习之旅吧！
如何做泛癌与正常组织差异分析？
在进行泛癌差异分析之前，小果想带着大家进行了解一下何为泛癌？泛癌就是在研究当下的癌种后，在扩大到其他癌种，可以是所有肿瘤的大泛癌，也可以是呼吸系统，消化系统的小泛癌奥！小果的解释还算简单易懂吧！
接下来小果为小伙伴讲讲如何做泛癌差异分析，主要包括泛癌表达矩阵和样本信息文件下载，数据处理获得目标基因集在不同肿瘤组织中表达矩阵，最后利用limma包进行差异分析，获得差异分析结果文件，这就是基本的分析流程啦。
需要的R包
本次分析需要的R包最主要的是limma包进行差异分析，温馨提示，需要注意的是在加载R包时，千万不要忘记加载twoclasslimma.R脚本，否则会遇到报错奥！，可以通过以下命令进行安装，小果已经尝试过的奥！
数据下载
在做泛癌分析之前，最重要的问题是泛癌基因表达矩阵和样本信息下载，小果所用的泛癌数据是来自该网站https://gdc.cancer.gov/about-data/publications/pancanatlas，只需要登录该网站就可以很方便的下载到自己想要的文件奥，由于泛癌基因表达矩阵文件较大，下载会有点慢，有需要的可以call 小果哈。。。。
#泛癌样本信息文件,主要包括样本名和肿瘤组织类型，其他列可以忽略奥！
#泛癌基因表达矩阵文件，行名为基因名，列名为样本名，认真的小伙伴会发现基因名不是我们需要的奥，下面的分析中会进行转化操作奥，可以重点关注奥！
目标基因集在不同肿瘤组织中差异分析
在成功的下载到数据后，就要进入到最主要的环节了，进行目标基因集在不同肿瘤组织中差异分析的工作了，首先准备感兴趣的肿瘤名称和感兴趣的基因名称，然后提取感兴趣基因集在不同肿瘤组织中的表达矩阵文件，然后利用limma软件进行不同肿瘤组织与正常组织差异分析，获得差异分析结果文件，该分析中包含大量的数据处理技巧，小果强烈推介认真在认真阅读奥。
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近年来，多维组学联合分析成为大趋势，经常出现在高分文章中，泛癌分析在现在还是非常火的，而“泛癌”pancancer研究尤其火热，在pubmed中搜索一个”pancer”,就可以发现今年来相关文献发表量在逐年增加，为了跟上时代潮流，小果今天为大家分享目标基因集在泛癌与正常组织的差异分析奥，那就和小果开始今天的学习之旅吧！
如何做泛癌与正常组织差异分析？
在进行泛癌差异分析之前，小果想带着大家进行了解一下何为泛癌？泛癌就是在研究当下的癌种后，在扩大到其他癌种，可以是所有肿瘤的大泛癌，也可以是呼吸系统，消化系统的小泛癌奥！小果的解释还算简单易懂吧！
接下来小果为小伙伴讲讲如何做泛癌差异分析，主要包括泛癌表达矩阵和样本信息文件下载，数据处理获得目标基因集在不同肿瘤组织中表达矩阵，最后利用limma包进行差异分析，获得差异分析结果文件，这就是基本的分析流程啦。
需要的R包
本次分析需要的R包最主要的是limma包进行差异分析，温馨提示，需要注意的是在加载R包时，千万不要忘记加载twoclasslimma.R脚本，否则会遇到报错奥！，可以通过以下命令进行安装，小果已经尝试过的奥！
数据下载
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目标基因集在不同肿瘤组织中差异分析
在成功的下载到数据后，就要进入到最主要的环节了，进行目标基因集在不同肿瘤组织中差异分析的工作了，首先准备感兴趣的肿瘤名称和感兴趣的基因名称，然后提取感兴趣基因集在不同肿瘤组织中的表达矩阵文件，然后利用limma软件进行不同肿瘤组织与正常组织差异分析，获得差异分析结果文件，该分析中包含大量的数据处理技巧，小果强烈推介认真在认真阅读奥。
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如何做泛癌与正常组织差异分析？
在进行泛癌差异分析之前，小果想带着大家进行了解一下何为泛癌？泛癌就是在研究当下的癌种后，在扩大到其他癌种，可以是所有肿瘤的大泛癌，也可以是呼吸系统，消化系统的小泛癌奥！小果的解释还算简单易懂吧！
接下来小果为小伙伴讲讲如何做泛癌差异分析，主要包括泛癌表达矩阵和样本信息文件下载，数据处理获得目标基因集在不同肿瘤组织中表达矩阵，最后利用limma包进行差异分析，获得差异分析结果文件，这就是基本的分析流程啦。
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数据下载
在做泛癌分析之前，最重要的问题是泛癌基因表达矩阵和样本信息下载，小果所用的泛癌数据是来自该网站https://gdc.cancer.gov/about-data/publications/pancanatlas，只需要登录该网站就可以很方便的下载到自己想要的文件奥，由于泛癌基因表达矩阵文件较大，下载会有点慢，有需要的可以call 小果哈。。。。
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目标基因集在不同肿瘤组织中差异分析
在成功的下载到数据后，就要进入到最主要的环节了，进行目标基因集在不同肿瘤组织中差异分析的工作了，首先准备感兴趣的肿瘤名称和感兴趣的基因名称，然后提取感兴趣基因集在不同肿瘤组织中的表达矩阵文件，然后利用limma软件进行不同肿瘤组织与正常组织差异分析，获得差异分析结果文件，该分析中包含大量的数据处理技巧，小果强烈推介认真在认真阅读奥。
绘制差异基因堆叠柱状图和基因表达量气泡图
结果文件解读
1.differential_expression_of_interested_genes_in_pancancer.pdf
该图为不同肿瘤组织中差异基因堆叠柱状图和不同肿瘤组织中目标基因表达量气泡图组合图
2.TCGA_BLCA_limma_test_result.tumor_vs_normal.txt
该文件为目标基因集在相应的肿瘤组织中的limma差异分析结果
3.TCGA_BLCA_expr_subset.txt
该文件为目标基因集在肿瘤组织中的表达矩阵文件
4.simple_sample_annotation.txt
该文件为简化的样本信息文件，第一列为肿瘤类型，第二列为对应的样本名
最终小果从数据下载，差异分析和绘图，完成了铁死亡相关基因在泛癌和正常组织的差异分析；泛癌相关的分析都可以用本公司新开发的云平台生物信息分析小工具实现奥，零代码完成分析，欢迎小伙伴来尝试奥。
云平台网址：http://www.biocloudservice.com/home.html
例如基因在肿瘤与正常组织中的甲基化分析(http://www.biocloudservice.com/771/771.php)
泛癌中特定通路基因的突变分析(http://www.biocloudservice.com/740/740.php)
泛癌中拷贝数变异分析(http://www.biocloudservice.com/700/700.php)等小工具；欢迎大家和小果一起讨论学习奥，下期再见奥。
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