今天我们来介绍一个功能强大的网站Oncomir：http://www.oncomir.org/

这是我们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-targetcorrelation:搜索miRNA和靶基因的相关性；

4. Survival SignatureAnalysis：生存分析；

5. Clustering Analysis：聚类分析。

第一个：根据miRNA进行搜索，

1） TumorDevelopment：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）TumorStage 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） ExpressionProfile：

我们选择所有肿瘤：

miRNA在所有肿瘤里面的表达数据。

第二个：根据肿瘤类型进行搜索。

1）TumorDevelopment，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）TumorStage 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）SurvivalOutcome:

结果：

3820条miRNA在各肿瘤患者不同生存状态中的显著差异。

4） ExpressionProfile：

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：

第三个：搜索miRNA和靶基因的相关性。

1） Searchby 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 byGene：根据基因搜索：

同样也可以实现：

第四个：生存分析。

1）Pre-calculatedsignatures：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）Customsignatures：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。

第五个功能：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。

另外,吃水不忘挖井人，原文：OncomiR: An onlineresource for exploring pan-cancer microRNAdysregulation.Bioinformatics. 2017 Oct 3. doi:10.1093/bioinformatics/btx627.记得引用。