分析目的

关联肿瘤病人生存信息与对应临床表型、基因表达数据，发现与病人预后显著相关的基因表达或者临床表型，可用于预后模型的构建，然后用GEO独立数据集验证，qPCR、wb/IHC等验证。

数据来源

TCGA/GEO 数据库的临床数据（预后以及表型）、转录组数据。

分析方法

基于TCGA/GEO 数据库的组学信息，进行差异基因，并进行富集分析，基于筛选的差异基因进行单因素Cox回归分析，整理临床数据中对应患者的预后信息，包括总生存时间（Overall survival, OS）、生存状态（OS status） 。利用LASSO Cox回归分析构建预后模型，构建预后特征基因参与的代谢通路，并分析这些基因在癌症中的突变情况，最后在数据集中验证模型。

分析内容
差异基因分析，每个分析因子的 KM 生存曲线图以及对应统计、构建预后基因signature显著性，基因集富集分析筛选目的基因，免疫组化验证。

分析结果示例图