文档介绍：oncomine数据库应用实例
第一页，共14页。
介绍
Oncomine是大型肿瘤基因芯片数据库，涵盖65个基因芯片数据集、4700个芯片及4亿8千万个基因表达数据，可用于分析基因表达差异、寻找离群值、预测共表达基因等，并可oncomine数据库应用实例
第一页，共14页。
介绍
Oncomine是大型肿瘤基因芯片数据库，涵盖65个基因芯片数据集、4700个芯片及4亿8千万个基因表达数据，可用于分析基因表达差异、寻找离群值、预测共表达基因等，并可根据肿瘤分期、分级、组织类型等临床信息进行分类。你还可限定分泌型、激酶、膜型等参数。更有趣的是，还可依据已知的基因—药物分析寻找可能的分子标记物与治疗靶点。下面仅介绍如何分析表达差异，更多内容可参考网站 online help。
第二页，共14页。
需要非盈利机构邮箱：大学或研究机构
免费使用可满足一般需要，若想导出数据需要付费
第三页，共14页。
第四页，共14页。
用户界面
第五页，共14页。
从primary filter-analysis type—cancer vs normal、cancer vs cancer、normal vs normal三者中选一，在cancer type中选择你所研究的肿瘤类型（图一）
从sample filter—sample type中选择 clinical specimen，还可进一步细分为组织标本、血液标本等，在Dataset filter—datatype中选择mRNA（图二）
在search中键入你想要搜索的基因（图三）
第六页，共14页。
图一
第七页，共14页。
图二
第八页，共14页。
RPS10
图三
第九页，共14页。
可从groupe by 中选择你感兴趣的临床信息，如选择cancer vs normal，统计图下方1代表癌组织、2代表正常组织（图四）
若要比较多个结果，请展开箭头，并将可信的结果打钩（图五）
Compare后数据库会自动mata分析并列出结果，红色代表高表达，蓝色则代表低表达。如图六示RPS10 gene rank靠前，高表达趋势明显
第十页，共14页。
图四
第十一页，共14页。
图五
第十二页，共14页。
图六
第十三页，共14页。
谢谢
第十四页，共14页。