RNA 25. SCI文章中只有生信没有实验该怎么办？

今天来介绍一个使用非常方便的在线免疫组化分析工具——PHA (The Human atlas)，免疫组化时单基因干湿结合生信中最常见的补充实验的方法之一，性价比较高。但是如果没有条件进行自己样本的免疫组化分析的话，通过HPA数据库进行白嫖，网址：

https://www.proteinatlas.org/

桓峰基因的教程不但教您怎么使用，还会定期分析一些相关的文章，学会教程只是基础，但是如果把分析结果整合到文章里面才是目的，觉得我们这些教程还不错，并且您按照我们的教程分析出来不错的结果发了文章记得告知我们，并在文章中感谢一下我们哦！

公司英文名称：Kyoho Gene Technology (Beijing) Co.,Ltd.

桓峰基因公众号推出转录组分析和临床预测模型教程，有需要生信的老师可以联系我们！首选看下转录分析教程整理如下：

RNA 1. 基因表达那些事–基于 GEO

RNA 2. SCI文章中基于GEO的差异表达基因之 limma

RNA 3. SCI 文章中基于T CGA 差异表达基因之 DESeq2
RNA 4. SCI 文章中基于TCGA 差异表达之 edgeR
RNA 5. SCI 文章中差异基因表达之 MA 图
RNA 6. 差异基因表达之-- 火山图 (volcano)
RNA 7. SCI 文章中的基因表达——主成分分析 (PCA)
RNA 8. SCI文章中差异基因表达–热图 (heatmap)

RNA 9. SCI 文章中基因表达之 GO 注释

RNA 10. SCI 文章中基因表达富集之–KEGG
RNA 11. SCI 文章中基因表达富集之 GSEA
RNA 12. SCI 文章中肿瘤免疫浸润计算方法之 CIBERSORT
RNA 13. SCI 文章中差异表达基因之 WGCNA
RNA 14. SCI 文章中差异表达基因之 蛋白互作网络 (PPI)
RNA 15. SCI 文章中的融合基因之 FusionGDB2
RNA 16. SCI 文章中的融合基因之可视化
RNA 17. SCI 文章中的筛选 Hub 基因 (Hub genes)
RNA 18. SCI 文章中基因集变异分析 GSVA
RNA 19. SCI 文章中无监督聚类法 （ConsensusClusterPlus）
RNA 20. SCI 文章中单样本免疫浸润分析 （ssGSEA）
RNA 21. SCI 文章中单基因富集分析
RNA 22. SCI 文章中基于表达估计恶性肿瘤组织的基质细胞和免疫细胞（ESTIMATE）
RNA 23. SCI文章中表达基因模型的风险因子关联图（ggrisk）
RNA 24. SCI文章中基于TCGA的免疫浸润细胞分析的在线小工具—TIMER

RNA 25. SCI文章中只有生信没有实验该怎么办？

临床预测模型整理如下：

Topic 1. _临床_标志物生信分析常规思路

Topic 2. 生存分析之 Kaplan-Meier

Topic 3. SCI文章第一张表格–基线表格

Topic 4. _临床_预测模型构建 Logistic 回归

Topic 5. 样本量确定及分割

Topic 6 计数变量泊松回归

Topic 7. _临床_预测模型–Cox回归

Topic 8. _临床_预测模型-Lasso回归

Topic 9. SCI 文章第二张表—单因素回归分析表

Topic 10. 单因素 Logistic 回归分析—单因素分析表格

Topic 11. SCI中多元变量筛选—单/多因素表
Topic 12 _临床_预测模型—列线表 (Nomogram)

Topic 13. _临床_预测模型—一致性指数 (C-index)

Topic 14. _临床_预测模型之校准曲线 (Calibration curve)
Topic 15. _临床_预测模型之决策曲线 (DCA)
Topic 16. _临床_预测模型之接收者操作特征曲线 (ROC)

Topic 17. 临床预测模型之缺失值识别及可视化

Topic 18. 临床预测模型之缺失值插补方法

Human Protein Atlas 数据库，简称HPA数据库，它致力于提供全部24,000种人类蛋白质的组织和细胞分布信息，并免费提供公众查询。

创立这个数据库的瑞典 Knut & Alice Wallenberg基金会使用特制的抗体，用免疫组化的技术，检查每一种蛋白质在48种人类正常组织，20种肿瘤组织，47个细胞系和12种血液细胞内的分布和表达，其结果用至少576张免疫组化染色图表示，并经专业人员阅读和标引。这些受检组织来自144个不同个体和216个肿瘤组织，保证染色结果具有充分的代表性。这是一个大规模蛋白质研究项目，主要目的是绘制人体组织和细胞中表达基因编码的蛋白位置。

我们以ACE2基因为例，查找乳腺癌的结果。

1. 输入基因名称

2. 进入看到第一个就是ACE2，点击基因名称

3. 找到TISSUE，进入

4. 进入之后找到BREAST，就找到正常组织的图形

5. 进入之后，我们看到找到的样本免疫组化的图

6. 接下来我们寻找乳腺癌的结果， 点击进入PATHOLOGY

7. 进入PATHOLOGY，选择左侧的CANCER, 再选择BREAST CANCER

8. 进入之后，我们发现右侧有生存分析，P值显著，而且可以作为乳腺癌预测biomarker。

9. 线下拉就看到图片了

10. 选择某一个进去，就看到具体信息，以及清晰的图片

11. 将鼠标放在图片上，点击右键，出现“将图片另存为”，即可保存图片了

这么样是不是非常简单，这个在线工具图片效果好，颜色搭配的也合理，提供png版本下载，可以整合到自己的文章当中，非常好用！

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