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整合了GEO、TCGA和已发表的文献等来源的RNA和DNA-seq数据，只要你用非营利机构邮箱注册了就可以免费使用了。下面就以ERBB2基因为例跟着小诺一步一步搞定Oncomine吧。

第一步：ERBB2在肿瘤中的表达

在搜索框中输入ERBB2并设定P值、差异表达倍数和差异的排序就可以得到这个基因在各类肿瘤中的差异表达数据。如下图所示，在有差异表达的数据中，ERBB2在膀胱癌、脑和神经瘤、乳腺癌和前列腺癌中高表达的几率较高（红色表示高表达，颜色越深表达量越高，蓝色反之）。

第二步：ERBB2在乳腺癌中的表达

为进一步分析ERBB2在我感兴趣的乳腺癌中的表达，点击左侧的数据筛选区里选择Breast cancer、Cancer vs. Normal和Clinical Specimen即可知道其在乳腺癌组织中的表达量是否升高。

第三步：ERBB2的表达与乳腺癌TNM分期、分化和生存时间等临床病理特点及预后的关系

点击样本量较大、数据可信度高的TCGA Breast或Curtis Breast，在GROUPED BY窗口中选择相应的临床资料分组就可得出ERBB2在相应的临床资料分组中的表达量。

第四步：ERBB2共表达基因分析

在Analysis Type中选择Coexpression Analysis，即可获得与ERBB2表达正相关性较高的基因。

第五步：寻找差异表达基因

若是还不知道从哪个基因下手，没关系，Oncomine也能帮你解决。在左侧选择Cancer Type和Cancer vs. Normal即可得到差异表达基因。

选择多个乳腺癌，点击compare即可获得多个数据中肿瘤高表达基因。

另外在搜索框中输入如Kinase、TGFbeta signaling或是cell migration即可获得相应的激酶、信号通路或是Go富集分析相关高表达基因。

以上就是Oncomine在肿瘤研究中的基本功能，当然还可以获取其它有用的信息如药物敏感相关基因，我这里就不一一介绍了。大家可以结合自己的研究方向和兴趣进行搜索和筛选。

这个数据库很强大啊，对于做药物前期研发省了不少时间和成本啊，