今天小编给大家安利一个功能强大的网站 Oncomir，可以分析 miRNA 与患者预后的关系。

网站链接：http://www.oncomir.org/

这是 Oncomir 的主页，下面我们来看网站的功能。

在数据库的左侧是不同的功能选项，我们看到首先是：

1. Search by miRNA： 根据 miRNA 进行搜索;

2. Search by Cancer Type：根据肿瘤类型进行搜索;

3. Search for miRNA-target correlation: 搜索 miRNA 和靶基因的相关性；

4. Survival Signature Analysis：生存分析；

5. Clustering Analysis：聚类分析。

1、根据 miRNA 进行搜索

1）Tumor Development：查询某条 miRNA 在肿瘤组和对照组是否表达异常：

以案例的 miRNA hsa-miR- 92a- 3p 为例，单击 Retrieve cancer types：

结果显示 hsa-miR- 92a- 3p 在 14 个肿瘤里面显著表达异常。

2）Tumor Stage and Grade：

还是 hsa-miR- 92a- 3p，所有肿瘤：

就可以看到 miRNA 在不同肿瘤里面的情况，比如与 BRCA 乳腺癌 N、T 和分级相关。

3) Survival Outcome: 生存状态

这是结果：

四个肿瘤里面的数据。

4）Expression Profile：

我们选择所有肿瘤：

miRNA 在所有肿瘤里面的表达数据。

2、根据肿瘤类型进行搜索

1）Tumor Development，选择所有肿瘤：

结果：

在各个肿瘤里面共有 6182 条 miRNA 表达差异（与正常相比），大家在做课题前就可以直接查询选 miRNA 了。

2）Tumor Stage and Grade。我们选择所有肿瘤的 M 分期：

结果：

这样我们是不是就可以找到与转移相关的 miRNA 了？

3）Survival Outcome:

结果：

3820 条 miRNA 在各肿瘤患者不同生存状态中的显著差异。

4）Expression Profile：

所有的 miRNA 在所有收录的肿瘤里面表达：

也可以自己提交名单：

结果：

3、搜索 miRNA 和靶基因的相关性

1）Search by miRNA：根据 miRNA 搜索。

结果：

不仅有基因名字，还有靶基因表达与 miRNA 表达的相关性等数据。

2）Search by Gene：根据基因搜索：

同样也可以实现：

4、生存分析

1）Pre-calculated signatures：预计算的指标。

我们选择肺腺癌，经过计算的 miRNA 表达与生存之间的关系：

大家可以直接看到风险公式里面各 miRNA 前面的权重数值：

2）Custom signatures：自定义 miRNA。

输入我们的 miRNA 和权重数值，不输入权重数值会直接默认计算好的指标：

这里大家可以直接通过多条 miRNA 的表达组合来对患者预后进行指征。

5、聚类分析

有了 miRNA 在各肿瘤的表达后，我们可以对输入的 miRNA 进行分层聚类：

结果：

也可以对所有的 miRNA 进行分层聚类：

好了，这个网站的功能就介绍到这里了，大家使用的时候推荐 chrome 浏览器。