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GEPIA整合了來自TCGA和GTEx項目中的基因表達譜數(shù)據(jù)，提供了多種數(shù)據(jù)分析和可視化功能，操作簡單，方便廣大科研人員對腫瘤的表達譜數(shù)據(jù)進行挖掘，對應(yīng)的文章發(fā)表在Nucleic Acids Research，鏈接如下

https://academic.oup.com/nar/article/45/W1/W98/3605636

該web平臺的網(wǎng)址如下

http://gepia.cancer-pku.cn/index.html

通過首頁的檢索框，可以快速檢索單個基因的相關(guān)結(jié)果

以TP53為例，結(jié)果如下

1. General

這部分對基因的功能進行了簡單描述，同時給出相關(guān)數(shù)據(jù)庫的鏈接，示意如下

右側(cè)的body map中紅色代表腫瘤患者， 綠色代表正常個體，給出了在不同組織中的表達量，顏色越深，對應(yīng)的表達量越高，鼠標點擊可以看到具體的表達量。

還給出了不同腫瘤中正常樣本和腫瘤樣本中表達量的對比圖，每個點代表一個樣本，如下所示

還有柱狀圖，取了所有樣本的平均值，示意如下

無論是哪種可視化方式，都是用于直觀的查看腫瘤和正常個體間該基因表達量的差異。

2. Differential Genes

該部分分析在特定腫瘤中正常樣本和腫瘤樣本中的差異表達基因，可以自己定義差異基因分析的算法和對應(yīng)的閾值，示意如下

點擊List查看差異基因?qū)?yīng)的表格數(shù)據(jù)，示意如下

點擊Plot顯示差異基因在各個染色體上的分布，示意如下

3. Expression DIY

這部分自己選擇感興趣的腫瘤，查看該基因的表達量在多種腫瘤中的分布，提供了dotplot, boxplot, viovlin plot等展現(xiàn)形式，示意如下

如果輸入多個基因列表，還可以以熱圖的形式進行可視化，示意如下

T代表tumor, N代表normal, 對多種腫瘤中腫瘤患者和正常樣本的表達量進行了可視化。

4. Survival

這部分進行生存分析，可以繪制如下所示的生存曲線

還可以分析與生存狀態(tài)相關(guān)的差異基因，結(jié)果如下所示

5. Correlation

這部分用于分析兩個基因間的相關(guān)性，可以自己挑選樣本，指定相關(guān)系數(shù)的算法，結(jié)果如下所示

6. PCA

這部分進行PCA分析，指定多組樣本，然后根據(jù)輸入的基因的表達量進行PCA分析，可以生成2D和3D PCA的圖，結(jié)果如下所示

其核心的差異分析和生存分析等功能，已經(jīng)可以滿足絕大多數(shù)TCGA數(shù)據(jù)挖掘的需求，多種可視化結(jié)果更是錦上提花。如果只是對腫瘤的表達譜數(shù)據(jù)進行挖掘，GEPIA可以稱得上是最簡便的平臺。

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