oncomine数据库应用实例 PPT
基于Oncomine等数据库分析CDCA基因家族在胃癌中的表达
基于Oncomine 等数据库分析CDCA 基因家族在胃癌中的表达①陈晓萍②吴美珠②刘丽雅②沈阿灵②陈友琴②③彭军②（福建中医药大学中西医结合研究院，福州350122）中图分类号R735.2文献标志码A文章编号1000-484X （2022）06-0691-07［摘要］目的：分析细胞分裂周期CDCA 基因家族成员在胃癌中的表达。
方法：通过Oncomine 等多个数据库分析CDCA基因家族在不同肿瘤组织中的表达，采用GEPIA 平台进一步分析TCGA 数据库中CDCA 基因家族在胃癌组织中的表达。
结果：在Oncomine 数据库中共收集了2664个不同类型肿瘤的研究结果，CDCA 基因家族成员表达差异有统计学意义的研究结果共有427个，其中，表达上调的392个，表达下调的35个；在胃癌中高表达的研究有38个，低表达的研究有0个。
在GEPIA 数据库中有正常胃组织211例，胃癌组织有408例，CDCA1、CDCA2、CDCA3、CDCA4、CDCA5、CDCA6、CDCA7和CDCA8基因在胃癌组织的表达水平均显著高于癌旁组织（P <0.05），其改变倍数分别为2.756、2.275、2.734、1.719、2.991、1.080、3.399、3.880倍。
结论：CDCA 基因家族在胃癌中高表达，可能与胃癌的发生发展密切相关，有望成为胃癌早期诊断的潜在标志物。
［关键词］CDCA 基因家族；胃癌；Oncomine ；TCGAExpression of CDCA gene family in gastric cancer ：analysis based on databses such as OncomineCHEN Xiaoping ，WU Meizhu ，LIU Liya ，SHEN Aling ，CHEN Youqin ，PENG Jun.Academy of Integrative Medicine ，Fujian University of Traditional Chinese Medicine ，Fuzhou 350122，China［Abstract ］Objective ：To explore the expression of CDCA gene family in gastric cancer.Methods ：Expression of CDCA genefamily in different tumors were analyzed through Oncomine database and multiple databases ，and their expressions in gastric cancer in TCGA database were further analyzed using GEPIA platform.Results ：A total of 2664studies of CDCA gene family expression indifferent types of tumors were collected in Oncomine database ，and 427studies with significantly different expression of CDCA gene family was identified ，392of studies were significantly up -regulated ，while 35of studies were significantly down -regulated.In all 38of studies on gastric cancer ，CDCA gene family expression were all up parison between 211normal gastric tissues and 408gastric cancer tissues through GEPIA database revealed that expressions of CDCA1，CDCA2，CDCA3，CDCA4，CDCA5，CDCA6，CDCA7and CDCA8in gastric cancer tissues were significantly higher than adjacent tissues （P <0.05），and the fold changes were 2.756，2.275，2.734，1.719，2.991，1.080，3.399and 3.880，respectively.Conclusion ：CDCA gene family is highly expressed in gastric cancer and might involve in development of gastric cancer ，which may serving as a potential marker for early diagnosis of gastric cancer.［Key words ］CDCA gene family ；Gastric Cancer ；Oncomine ；TCGA胃癌是常见的恶性肿瘤之一，据2018年全球癌症数据分析显示：胃癌在全球发病率居常见肿瘤的第5位，病死率居第3位，严重威胁人们的生命和健康［1-3］。
CommNet应用实例
CommVault统一信息管理解决方案 在XX电信集中备份项目中的应用
介质管理介质预测报告
明年的预算中磁带应该买多少？ 带库中还需要加入多少磁带？ 里面有多少磁带？还可以放入多少磁带？
CommCell增长数据报告
在过去一段时间内，某部门增加了多少备份策略？ 在某个时间段内，作业分布情况如何？
指示板
有没有可能每个部门有一个指示板，及时知道每个部门过去7天的作业实时 情况？
数据大小和作业活动图
-根据需要，可以基于部门、应用程序组等查看不同的时间段内情况
去年6月份和今年6月份Oracle备份的数据量分别是多少？ 上个月和这个月，备份失败的作业数分别是多少？
作业成功率查看
备份成功率作为数据管理的一个指标
-根据需要，查看不同时间段作业成功情况
备份管理人的价值如何体现? 软件上有没有预检的功能？配合人员的主动预防，能不能提高备份成功率？
• 定期健康检查和准备就绪检查 • 包括数据库数据在内的断点续传功能 • 备份作业自动失败重启机制
– 策略化的备份数据校验 – 自动数据恢复演练
采用CommVault之后
提升数据备份/恢复性能
– 融合计费系统（其中2.1TB的数据库）
• 备份时间从原来的8小时，缩短到目前的5小时，性能提升了60%
改造后的数据保护系统示意图
HP阵列
DS8300 磁盘阵列 DS4700 磁盘阵列
oncomine数据库的应用PPT课件
九、作散点图
分别统计 正常前列 腺和前列 腺癌的 expression value并用 GraphPad Prism 5作 图
录入正常前列腺和 前列腺癌的 expression value
点击Graphs下方的 Data 1即显示最侧散点图
点击Results出现右方对话框，点击OK
继续点击OK
Oncomine数据库的应用
一、账号注册
需要非盈利机构邮箱（大学邮箱）注册账号
二、登陆
三、登陆后的用户主界面
四、键入要搜索的基因
五、限制搜索条件
1、Analysis TypeDifferential AnalysisCancer vs. Normal Analysis
3、Cancer TypeProstate Cancer
4、Sample TypeClinical Specimen
5、Data TypemRNA
六、按限定的条件搜索
我们选定的 条件会出现 在筛选框中, 点击搜索， 右边的界面 如下图
右边的柱状图默认为第一个机构的研究结 果
七、对多组数据进行meta分析
勾选各研究机构所做的研究
对所勾选的结果进行合并，进行meta分析
研究结果为该基因高表达的机构
THANK
YOU
SUCCESS
2019/4/21
研究结果为该基因相对低表达的机构
八、结果分析
选择一个较为可信的机构作数据统计并分析
展开该机构右边的下拉箭头，点击其下方的研究，会 出现右边所示柱状图
将 value
自动计算出P值，按P<0.05，差异有统计学意义
十、结论
对于该基因，Yu Prostate机构的研究表明， 该基因在前列腺癌组织中相对正常前列腺 组织低表达且具有统计学意义
基于oncomine数据库分析snrpb基因在乳腺癌中的表达及临床意义
ＹａｏＳｅｎｂａｎｇ１，ＷａｎｇＹｕｑｉ２，ＬｉｕＮｉａｎｌｉ３，ＱｉｎＱｉｎｇｗｅｉｈａｎｇＬｏｎｇｚｈｅｎ４
１ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＯｎｃｏｌｏｇｙ，ｔｈｅＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌ，ＸｕｚｈｏｕＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＪｉａｎｇｓｕＸｕｚｈｏｕ２２１００２，Ｃｈｉｎａ；２ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉａｔｉｏｎＯｎ ｃｏｌｏｇｙ，ｔｈｅＦｉｒｓｔＭｕｎｉｃｉｐａｌＰｅｏｐｌｅ＇ｓＨｏｓｐｉｔａｌＡｆｆｉｌｉａｔｅｄｔｏＸｕｚｈｏｕＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＪｉａｎｇｓｕＸｕｚｈｏｕ２２１００２，Ｃｈｉｎａ；３ＴｕｍｏｒＢｉｏｌｏｇｉｃａｌ ＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄＴｒｅａｔｍｅｎｔＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＸｕｚｈｏｕＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＪｉａｎｇｓｕＸｕｚｈｏｕ２２１００２，Ｃｈｉｎａ；４ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉａｔｉｏｎＯｎｃｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ ＡｆｆｉｌｉａｔｅｄＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＸｕｚｈｏｕＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＪｉａｎｇｓｕＸｕｚｈｏｕ２２１００２，Ｃｈｉｎａ．
·９５８·
姚森邦，等 基于 Ｏｎｃｏｍｉｎｅ数据库分析 ＳＮＲＰＢ基因在乳腺癌中的表达及临床意义
数据库中join on的用法 (2)
数据库中join on的用法一、基础概念：数据库中 join on 的用法介绍（200字左右）在数据库中，join操作是将两个或多个数据表中的记录以某种关联条件进行连接。
而join on是一个常用的连接方法，它允许我们根据指定的关联条件从多个数据表中检索出相关的数据。
二、join on 的使用场景及语法结构（300字左右）1. 内连接（inner join）：在两个或多个数据表之间进行内连接时，我们可以使用join on来指定关联条件。
语法结构如下：SELECT * FROM table1INNER JOIN table2ON table1.column = table2.column;2. 外连接（left join 和 right join）：当我们希望获取包括匹配和非匹配记录在内的结果集时，可以使用外连接。
(a) 左外连接（left join）：语法结构如下：SELECT * FROM table1LEFT JOIN table2ON table1.column = table2.column;这样就会返回table1中所有记录以及与其有关联的table2中的匹配记录。
如果没有匹配记录，则返回NULL值。
(b) 右外连接（right join）：语法结构如下：SELECT * FROM table1RIGHT JOIN table2ON table1.column = table2.column;这样就会返回table2中所有记录以及与其有关联的table1中的匹配记录。
如果没有匹配记录，则返回NULL值。
三、具体例子演示 join on 的用法（800字左右）为了更好地理解join on的用法，我们来看一个具体的示例。
假设我们有两个数据表：学生表（students）和课程表(courses)。
学生表包含学生的ID（student_id）、姓名(name)和班级(class)，课程表包含课程的ID（course_id）和课程名称(course_name)。
Oncomine：一个肿瘤相关基因研究的数据库--转载
Oncomine：⼀个肿瘤相关基因研究的数据库--转载如果你获得了⼀个肿瘤差异表达基因，想研究其是否可作为某种肿瘤的潜在标志物和靶点，⼜怕做实验会得到阴性结果，浪费时间和⾦钱，这时候你就应该想到Oncomine数据库了()。
Oncomine整合了GEO、TCGA和已发表的⽂献等来源的RNA和DNA-seq数据，只要你⽤⾮营利机构邮箱注册了就可以免费使⽤了。
下⾯就以ERBB2基因为例跟着⼩诺⼀步⼀步搞定Oncomine吧。
第⼀步：ERBB2在肿瘤中的表达在搜索框中输⼊ERBB2并设定P值、差异表达倍数和差异的排序就可以得到这个基因在各类肿瘤中的差异表达数据。
如下图所⽰，在有差异表达的数据中，ERBB2在膀胱癌、脑和神经瘤、乳腺癌和前列腺癌中⾼表达的⼏率较⾼（红⾊表⽰⾼表达，颜⾊越深表达量越⾼，蓝⾊反之）。
第⼆步：ERBB2在乳腺癌中的表达为进⼀步分析ERBB2在我感兴趣的乳腺癌中的表达，点击左侧的数据筛选区⾥选择Breast cancer、Cancer vs. Normal和Clinical Specimen 即可知道其在乳腺癌组织中的表达量是否升⾼。
第三步：ERBB2的表达与乳腺癌TNM分期、分化和⽣存时间等临床病理特点及预后的关系点击样本量较⼤、数据可信度⾼的TCGA Breast或Curtis Breast，在GROUPED BY窗⼝中选择相应的临床资料分组就可得出ERBB2在相应的临床资料分组中的表达量。
第四步：ERBB2共表达基因分析在Analysis Type中选择Coexpression Analysis，即可获得与ERBB2表达正相关性较⾼的基因。
第五步：寻找差异表达基因若是还不知道从哪个基因下⼿，没关系，Oncomine也能帮你解决。
在左侧选择Cancer Type和Cancer vs. Normal即可得到差异表达基因。
选择多个乳腺癌，点击compare即可获得多个数据中肿瘤⾼表达基因。
基于GEPIA2和Oncomine数据库分析ITGA6基因在卵巢癌中的表达及意义
作者单位：510317广州，广东省第二人民医院妇科（欧阳振波、李群、张敏、李凤、吴嘉雯、万子贤、张秋实）；中山大学附属肿瘤医院华南肿瘤学国家重点实验室（冯国开）；南方医科大学南方医院妇产科（尹倩）通讯作者：尹倩，E-mail ：****************DOI ：10.3868/j.issn.2095-1558.2021.01.005·论著·基于GEPIA2和Oncomine 数据库分析ITGA6基因在卵巢癌中的表达及意义欧阳振波冯国开尹倩李群张敏李凤吴嘉雯万子贤张秋实【摘要】目的基于GEPIA2数据库和Oncomine 数据库分析ITGA6基因在卵巢癌中的表达及意义。
方法检索GEPIA2和Oncomine 数据库中关于卵巢癌的数据集，并结合文献资料进行二次综合分析。
对比卵巢癌与正常对照组织间ITGA6表达的差异，并利用GEPIA2数据库进行在线生存分析。
结果Oncomine 数据库中共收集了359项ITGA6在不同癌症与正常组织中表达对比的研究结果，表达差异有统计学意义的有81项，其中50项呈高表达，31项呈低表达。
共有7项研究涉及ITGA6在卵巢癌与正常组织中的表达对比，共包括1043个肿瘤样本。
与正常对照组相比，卵巢癌中的ITGA6呈显著的高表达（P ＜0.001）。
利用GEPIA2数据库分析发现，ITGA6与卵巢癌的预后生存（总生存和无病生存）无相关性（P ＞0.05）。
结论尽管ITGA6的表达与卵巢癌的预后无显著相关性，但是其在卵巢癌中的显著高表达，使其可作为卵巢癌分子成像及基因药物研制的靶标。
【关键词】卵巢肿瘤；整合素；ITGA6基因；mRNA ；生存预后；数据库【中图分类号】R737.31【文献标志码】AExpression and significance of ITGA6gene in ovarian cancer ：An analysis based on GEPIA2and Oncomine databasesOUYANG Zhen-bo ，FENG Guo-kai ，YIN Qian*，LI Qun ，ZHANG Min ，WU Jia-wen ，WAN Zi-xian ，ZHANG Qiu-shi.*Department of Obstetrics and Gynecology ，NanFang Hospital ，Southern Medical University ，Guangzhou 510515，China Corresponding author ：YIN Qian ，E-mail ：****************.【Abstract 】Objective To analyze the expression and significance of ITGA6gene in ovarian cancer based on the GEPIA2and Oncomine databases.Methods All datasets about ovarian cancer were searched in the GEPIA2and Oncomine databases ，and conduct a secondary comprehensive analysis of the data based on the pare the differential ITGA6expressions between ovarian cancer and normal control tissue ，and use GEPIA2database for online survival analysis.Results A total of 359researches on the expression of ITGA6in different types of cancer and normal tissues were collected in the Oncomine database.There were 81with statistically significant differences in expression ，of which 50were high expression and 31were low expression.7studies involved the expression of ITGA6in ovarian cancers and normal tissues ，including a total of 1043tumor pared with the normal control group ，the ITGA6in ovarian cancer group showed asignificantly higher expression（P<0.001）.Analysis using the GEPIA2database found that ITGA6is not correlated with the survival（overall survival and disease free survival）of ovarian cancer（P> 0.05）.Conclusions Although the expression of ITGA6is not significantly correlated with the survival of ovarian cancer，its significantly high expression in ovarian cancer makes it a reasonable target for molecular imaging and gene drug development of ovarian cancer.【Keywords】Ovarian neoplasm；Integrin；ITGA6gene；mRNA；Survival；Database卵巢癌是妇科三大恶性肿瘤之一，由于其发病隐匿、症状不典型，患者就诊时已多为晚期，因此预后差［1-3］。
计算机导论课件6.1.2 Access 2010应用实例
6.1.2 Access 2010应用实例
（3）选择【报表设计工具设计】选项卡→ 【工具】工具组→【添加现有字段】选项，在 【字段列表】窗口中选择“销售数据表”，拖 动“销售货号”、“计量单位”、“单价”、 “销售日期”、“销售人”字段到【主体】中。
（4）选择【报表设计工具设计】选项卡→ 【控件】工具组，拖动【标签控件】到【页面 页脚】处，输入文字“制作日期：xx年xx月xx 日”，选择【报表设计工具格式】选项卡，调 整文字格式。
6.1.2 Access 2010应用实例
“进货数据表”数据如图6.62所示。
6.1.2 Access 2010应用实例
“配件信息表”结构如图6.63所示。
6.1.2 Access 2010应用实例
“配件信息表”数据如图6.64所示。
6.1.2 Access 2010应用实例
“销售数据表”结构如图6.65所示。
选项上松开，选项名称自动变为“配件信息窗体”。 （4）选择【窗体布局工具设计】选项卡→【视图】工
具组→【窗体视图】选项，可以查看窗体。单击“进 货数据窗体”和“配件信息窗体”按钮，可以切换两 个窗体数据。
6.1.2 Access 2010应用实例
（5）选择【开始】选项卡→【视图】工具组 →【窗体视图】选项，创建的导航窗体如图 6.80所示。
6.1.2 Access 2010应用实例
8. 创建进货数据窗体 （1）选择【导航窗格】选项，“进货数据
表”，选择【创建】选项卡→【窗体】工具组 →【窗体】选项。 （2）选择【窗体布局工具格式】选项卡，设 置窗体中文字、边框、背景等。 （3）选择【窗体布局工具设计】选项卡→ 【视图】工具组→【窗体视图】，可以查看窗 体。
6.1.2 Access 2010应用实例
canopen华茂教程
华茂技术部CANopen实现1.简介从OSI网络模型的角度来看，现场总线网络一般只实现了物理层、数据链路层和应用层，CAN现场总线仅仅定义了物理层和数据链路层，实际设计中，这两层完全有硬件来实现。
但是CAN没有规定应用层协议，无法定义CAN报文中11/29位标示符和8字节数据的使用。
因此需要一个开放的、标准化的高层协议，使得协议支持各种CAN厂商设备。
CANopen是基于CAN的一个应用广泛的应用层协议，它提供了网络管理服务和报文传送协议，在保证网络节点互用性的同时允许节点的功能随意扩展。
下面这张图可以简要的描述CAN标准和CANopen协议之间的关系:CAN和CANopen在OSI网络模型中的位置2.CANopen通讯CANopen的核心概念是设备对象字典（OD：Object Dictionary），在其它现场总线（Profibus，Interbus-S）系统中也使用这种设备描述形式。
下面先介绍对象字典（OD：Object Dictionary），然后再介绍CANopen通讯机制。
2.1对象字典OD对象字典包含了描述一个设备和它的网络行为的所有参数。
对象字典是一个有序的对象组，每个对象采用一个16位的索引值来寻址，为了允许访问数据结构中的单个元素，还定义了一个8位的子索引，下图为对象字典的索引表：CANopen协议定义的通用对象字典结构表在表中可以看出，索引值从0x0000至0xFFFF,其中0x0000-0x0FFF区域和0x2000-0x5FFF区域是定义好的区域，不能用来开发，可以用来建立设备对象字典的区域为通讯子协议区域和标准的设备子协议区域，例如用于描述运动控制的设备子协议DS402中定义了索引项0x6072为max_torque, 索引项0x6073为max_current, 索引项0x60F8为max_slippage，等等。
CANopen网络中每个节点都有一个对象字典，用来描述当前节点的设备信息、网络行为和参数，在主从网络结构中，主站通过从站的对象字典来查询修改从站的参数或者对从站的网络行为进行指示。
麦子陪你做作业（三）：肿瘤经典数据库Oncomine实训操作
麦子陪你做作业（三）：肿瘤经典数据库Oncomine实训操作作者：麦子转载请注明：解螺旋·临床医生科研成长平台Oncomine也是肿瘤领域中一个经典的样本数据库，能帮助我们筛选一些值得研究的靶分子，或预测表型。
为什么说“也”呢？因为它和咱们之前讨论过的TCGA一样，都是肿瘤领域应用较广的数据库。
不过Oncomine和TCGA相比的优势就是，它除了数据，还提供了一些简洁易操作的分析工具，如差异表达分析、共表达分析等，分析后可以直接出图用在文章里。
另外它还整合了TCGA和GEO的部分数据。
缺点是，免费版的数据不能下载，收费又天价。
不过办法还是有的，先卖个关子。
TCGA的优点就是维度较高，层次很丰富，缺点就是不提供分析工具，得另找或另学。
这里就不说这么多了，大家可以根据自己的情况选用。
今天我们单讲Oncomine。
Oncomine的应用场景要说应用，倒和TCGA差不多，主要两方面。
一方面是在没有前期工作基础的时候，从数据库中挖掘筛选出候选分子作为今后的研究方向。
翻译：用来博士开题，或者忽悠一个基金。
另一方面，是在自己做过高通量筛选拿到靶分子的情况下，利用数据库来分析它们在肿瘤中的表达情况，跟临床生存、预后的相关性，为自己的研究提供更多的论据；同时也是为将来的机制研究多做点评估，如果你的实验中有差异的分子在别人的实验中也有差异，相对来说风险就小一些。
于是，咱们之前讨论过的《TCGA筛到了基因，如何继续往下做？》这个话题，其实也适用于Oncomine。
从技术上说，Oncomine的主要功能有基因表达差异分析、基因表达与临床相关性、多基因共表达分析等。
下面咱们继续通过五个案（作）例（业），来了解一下从检索到分析出图的流程。
听说这回的作业是“授之以渔、考之以鲋鲶鲂鲸鱿鲔鲛鲜鳄鳔鲷鲦鲮鲍鳞鲐鲟”？嗯，确实有点难的。
注：Oncomine的账号注册是要用非营利邮箱的，大家自行准备。
有学校邮箱的小伙伴要珍惜；没有的能借就借，实在没有的，呃，去找马爸爸吧（可能有些学校的邮箱注册了要等一会才有验证消息，不要急着花钱，我等了一天呢）。
基于Oncomine和GEO数据库分析S100P在胰腺癌中的表达及临床意义
基于Oncomine和GEO数据库分析S100P在胰腺癌中的表达及临床意义李丹;余涛;曾智;吴杰【摘要】目的阐明S100P蛋白在胰腺癌中的表达及临床意义.方法检索Oncomine和GEO数据库中有关S100P的信息,并对所获取的数据资料挖掘并进行二次分析,对S100P在胰腺癌中的作用进行分析.结果 Oncomine数据库中共收集了438项不同类型S100P的研究结果,关于S100P表达差异有统计学意义的结果有63项,其中S100P表达增高的有38项,表达降低的有25项.胰腺癌中高表达的研究有5项、低表达的有0项.共有11项研究涉及S100P在胰腺癌组织和正常组织中的表达,包括387例样本.在数据库中综合比较11项研究成果,发现与对照组相比,S100P在胰腺癌中的表达量高于正常组织(P＜0.05).通过分析GEO数据库中的数据集GSE28735,自身对照发现S100P在胰腺癌组织中的转录水平显著高于其癌旁组织(P＜0.05).不仅如此,通过挖掘GEO数据库,分析数据集GSE28735和GSE57495,发现高表达S100P的患者总体病死率较高,低表达S100P的患者预后较好(P＜0.05).结论通过深入挖掘Oncomine和GEO基因芯片数据库中肿瘤相关的基因信息,提示S100P mRNA在胰腺癌组织中呈现高表达,并与胰腺癌预后相关,其有望成为抗胰腺癌药物的重要治疗靶点.%Objective To explore the expression of S100P and its clinical significance in pancreaticcancer.Methods Data about S100P were retrieved from the Oncomine and GEO database,then the role of S100P in pancreatic cancer was mined and analyzed.Results Totally,438 different types of cancer studies about the expression of S100P were identified in the Oncomine database.The S100P expression was statistically significant in 63 of the studies,over-expressedin 38 (5 in pancreatic cancer) and under-expressed in the other 25 (0 in pancreatic cancer).Eleven of the studies with 387 samples covered the expression of S100P in pancreatic cancer and normal tissues.The expression of S100P was significantly higher in the cancer than in the normal tissues (P ＜ 0.05).S100P mRNA expression level was also higher in pancreatic cancer tissues than in the adjacent normal tissues by analyzing the GSE28735 of GEO database (P ＜ 0.05).Furthermore,GSE28735 and GSE57495 datasets of GOE showed a higher total mortality rate in the patients with higher S100P expression than in those with a lower expression (P ＜ 0.05).Conclusions S100P is highly expressed in pancreatic cancer,and its expression is associated with the prognosis of pancreatic cancer,which may be clinically used as an important target of medication for pancreatic cancer.【期刊名称】《安徽医药》【年(卷),期】2017(021)012【总页数】5页(P2180-2184)【关键词】S100P蛋白;胰腺癌;Oncomine数据库;GEO数据库【作者】李丹;余涛;曾智;吴杰【作者单位】武汉大学人民医院药学部,湖北武汉430060;华中科技大学同济医学院附属武汉中心医院中西医结合肿瘤科,湖北武汉430014;武汉大学人民医院病理科,湖北武汉430060;武汉大学人民医院药学部,湖北武汉430060【正文语种】中文胰腺癌发病约占全部恶性肿瘤的2%～3%，临床早期诊断及治疗难度大，预后极差，5年存活率<5%。
oncomine数据库的应用
研究结果为该基因高表达的机构
研究结果为该基因相对低表达的机构
八、结果分析
选择一个较为可信的机构作数据统计并分析
展开该机构右边的下拉箭头，点击其下方的研究，会 出现右边所示柱状图
将鼠标移至每个柱子上，会分别跳出一个说明框， 统计每个柱子的Expression value
分别统计 正常前列 腺和前列 腺癌的
expression value并用
GraphPad Prism 5作 图
九、作散点图
录入正常前列腺和 前列腺癌的 exprhs下方的 Data 1即显示最侧散点图
点击Results出现右方对话框，点击OK
继续点击OK
自动计算出P值，按P<0.05，差异有统计学意义
十、结论
对于该基因，Yu Prostate机构的研究表明， 该基因在前列腺癌组织中相对正常前列腺 组织低表达且具有统计学意义
谢谢！
Oncomine数据库的应用
一、账号注册
需要非盈利机构邮箱（大学邮箱）注册账号
二、登陆
三、登陆后的用户主界面
四、键入要搜索的基因
五、限制搜索条件
1、Analysis TypeDifferential AnalysisCancer vs. Normal Analysis
3、Cancer TypeProstate Cancer
4、Sample TypeClinical Specimen
5、Data TypemRNA
六、按限定的条件搜索
我们选定的 条件会出现 在筛选框中, 点击搜索， 右边的界面 如下图
右边的柱状图默认为第一个机构的研究结 果
七、对多组数据进行meta分析
勾选各研究机构所做的研究
oracle 10g 管理指南中文培训PPT_les_02_con_rman
• •
命令列出当前设置： 使用 SHOW 命令列出当前设置：
RMAN> SHOW CONTROLFILE AUTOBACKUP FORMAT; •RMAN> SHOW EXCLUDE; •RMAN> SHOW ALL;
•
命令将任何永久性设置重置为其默认值： 使用 CLEAR 命令将任何永久性设置重置为其默认值：
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版权所有 © 2006，Oracle。保留所有权利。
配置 RMAN 的步骤
1. 确定资料档案库的位置：控制文件或恢复目录。 确定资料档案库的位置：控制文件或恢复目录。 2. 定义数据库和环境变量。 定义数据库和环境变量。 3. 启动 RMAN 并连接到目标数据库或恢复目录数据库。 并连接到目标数据库或恢复目录数据库。 4. 配置永久性设置。 配置永久性设置。
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版权所有 © 2006，Oracle。保留所有权利。
Oracle Recovery Manager 的功能
RMAN 为执行以下操作提供了一种灵活的方式： 为执行以下操作提供了一种灵活的方式： • • • • • 备份数据库，包括数据文件、 备份数据库，包括数据文件、控制文件和归档重做日志 管理备份和恢复任务 执行增量块级备份和块级介质恢复 在备份过程中检测损坏的块 创建备份时使用二进制压缩
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版权所有 © 2006，Oracle。保留所有权利。
Oracle Recovery Manager 组件
目标数据库
服务器会话
Recovery Manager (RMAN)
Oracle Enterprise Manager 服务器会话
选项 辅助数据库
通道
通道
通道 MML
蛋白质组数据库挖掘，ProteomeXchange！
蛋⽩质组数据库挖掘，ProteomeXchange！ 公开的数据库是⼀个宝藏，⼤家喜欢从挖掘数据库，要么从中寻找思路和研究的分⼦，要么直接发表⽂章，关于TCGA和GEO这两个数据库，⼤家已经知道了，我们公众号也介绍过很多，⼤家可以看这些⽂章： TCGA数据库的数据怎么查？（⼀） 这么好⽤的TCGA数据下载⼯具？！ 如何从Oncomine找到可以直接放到⽂章⾥⾯的结果？ 不懂R，怎么分析GEO的数据（1）？ （⼯具篇）S5E35：如何在不懂⽣信的前提下挖掘别⼈的数据？ 有哪些⽂章让你觉得：这样就可以的话，那我也能发！ 有了它，不会R语⾔也能做⽣信全套 依凡⽼师还专门出了⼀套数据挖掘的课程，⼤家可以单击阅读原⽂报名购买，今天晚上也有⼀期还原⽣信⽂章的课程。
当然，除了GEO和TCGA外，这种公开的数据库还有很多，GEO收录的信息包括了RNA表达、SNP、甲基化、蛋⽩结合以及蛋⽩表达等的数据，TCGA更偏重于从肿瘤⽅向研究RNA和蛋⽩表达、拷贝数突变、预ProteomeXchange。
顾名思义，这是⼀个蛋⽩质组学的数据库，在蛋⽩质组学如此⽕的今天，很多课题组把蛋⽩质组学实验的结果上传到PX，这就形成了另外⼀个宝藏。
ProteomeXchange的⽹址：/，打开后主页是这样的： 同样的，我们既可以查看数据，⼜可以提交数据： ⼤家想必对查看数据最感兴趣，单击Access Data后新打开的界⾯： 我们可以看到⾸先展⽰的是收录的物种、关键词和仪器，下⾯就是搜索框，我们就可以进⾏搜索了，我们输⼊肺癌lung cancer进⾏搜索： 下⾯是搜索到的结果： 我们看到登录号为PXD004077的这个数据： 我们看⼀下这个数据的介绍： 作者通过iTRAQ的⽅法对肺腺癌和癌旁样本中的蛋⽩进⾏了相对定量，并基于信号通路和network分析、THPA数据库（我们介绍过的：（⼯具篇）S5E50：航母级神器——蛋⽩组学结果⼤收录！）、⽂献搜索和化和WB验证。
数据库安全审计L07StrongAuthentication.ppt
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Connecting to the Database
The user that owns the client wallet may connect to the database by using:
database. 7. Configure Kerberos authentication. 8. Create a Kerberos user. 9. Create an externally authenticated Oracle user. 10. Get an initial ticket for the Kerberos and Oracle
7-10
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Configuring SSL on the Client
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Configuring Oracle Net Files on the Client
– Requires an SSL – Requires a level of trust in the signing authority
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How to Use Certificates for Authentication
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图四
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图五
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图六
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更多请关注onlinehelp 谢谢
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结束
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Oncomine数据库应用实例
https://
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介绍Байду номын сангаас
• 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。
• 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）
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图一
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图二
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图三
RPS10
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4.比较
• 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
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1.申请账号
• 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
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2.键入用户名与密码
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用户界面
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3.限定条件
• 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）