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发表于 2017-9-15 06:24:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
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其实,我们看到的高分文章常常就是把这三部分整合起来用,比如:CCR这篇文章:

第一个figure:

甚至直接只用数据库的结果,今天我们就从一篇文章开始说起:

这篇文章是2017年3月份发表在Oncotarget杂志的文章,说的是STAT家族的七个分子作为乳腺癌标志物的主题,我们看文章的内容:

fig1 七个STAT因子在不同肿瘤中的表达(数据来源于Oncomine)

fig2 七个STAT因子与SBR(Scarff Bloom & Richardson grade status)的关系

fig3 七个STAT因子与乳腺癌预后(RFS)的关系(KM Plotter)

fig4 乳腺癌中STAT3表达与突变(预后)分析(cBioPortal)


就这样,大家已经看到了,文章用了Oncomine,KM plotter,TCGA等数据库,挖掘下来就把4个图给找出来了,是不是一方面觉得Oncotarget名副其实的灌水(鄙夷脸),另一方面在想:即使是灌水,我要是也能灌几篇也可以(沉思脸)。


所以,今天我们就来用工具跟大家说说这些图的做法,今天我们说的这个是:fig 3 七个STAT因子与乳腺癌预后(RFS)的关系(KM Plotter)中如何用网站直接做:

这个网站是:Kaplan Meier Plotter(http://kmplot.com/analysis/),打开后页面如下:

划重点了,网站可以进行四个癌种:乳腺癌、卵巢癌、肺癌、胃癌的mRNA表达和乳腺癌miRNA的预后分析。

下面我们看怎么把fig3的图给重复出来,我们以P值小于0.05的STAT2 为例:

接下来:

选好最后的Draw Kaplan-Meier Plot后就出来了:

跟文章里面的结果有些不同,是由于数据库更新造成的,不过logrank P都小于0.05,都有意义:




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