关于生信数据库合并及使用的疑问

Question

有无朋友能解答生信疑问：
开始用了ucsc中的tcga数据，筛选出来十多个差异基因（大部分差异基因都有文献证明了和该疾病有关），后面想做预测发现normal样本少，就去ucsc的gtex数据库找了normal样本，但把两个数据集合并后再找差异基因，发现这些差异基因和之前一点也不一样，并且找出来的这10多个基因都没有文献证明和该疾病相关，请问接下来我可以在筛选基因的时候是用tcga数据库的数据，在后面预测用tcga加gtex的数据可以吗

Answer 1

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这个问题涉及到在生物信息学领域中使用不同数据集合并和分析的问题。在这种情况下，数据集的一致性和质量非常重要。 首先，当您在使用不同数据集合并时，确保您的数据处理步骤和筛选标准是一致的。这可以包括数据预处理、归一化和差异基因分析等。 其次，确保您对合并后数据的质量进行充分的评估，包括样本的一致性和实验重复性等。 最后，即使在合并数据集后进行了差异基因分析，但在筛选差异基因时仍然应该谨慎。可以考虑结合综合分析结果，并且基因的相关性可能会因样本来源不同而有所不同。 如果您仍然希望继续使用tcga和gtex数据集合并后进行差异基因分析，您可以尝试不同的筛选方法，包括不同的差异表达分析算法或综合多个数据库的信息进行分析。 以下是一种可能的实现代码（使用R语言）：

# 假设您已经从tcga和gtex数据库中获取了基因表达数据，并进行了数据处理和合并
# 进行差异基因分析，假设您使用limma包
library(limma)
# 创建设计矩阵
design <- model.matrix(~dataset + condition, data = your_data)
# 进行差异基因分析
fit <- lmFit(your_data, design)
fit <- eBayes(fit)
contrast_matrix <- makeContrasts(datasetgtex - datasettcga, levels = design)
diff_genes <- topTable(fit, coef = contrast_matrix, n = Inf)

这段代码是一个简单的差异基因分析流程，您可以根据自己的数据和需求进行调整和优化。希望能帮助到您解决问题。如果有其他问题，请随时提出。