Oncomine数据库介绍
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，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。
Oncomine数据库应用方向
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(www.oncomine.org)。
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，可以从网页中通过写脚本批量获得。
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。
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。
数据挖掘套路：
第一步，查看目标基因在哪些肿瘤中存在高表达
第二步，证明目标基因在某一肿瘤中是高表达的。
第三步，寻找共表达的基因。
第四步，确定目标基因在细胞系中是否高表达
第五歩，基因表达与生存的相关性
