如题，芒果必须告知各位果友这个不幸的消息——Oncomine数据平台将于2022年1月17日终止服务。关于Oncomine平台的离场，芒果很伤心，也很惋惜！
但是，现实总是残酷的，因为后浪凶猛，前浪被拍到沙滩上了。GEPIA已经从初级版本到GEPIA2.0，再到GEPIA2021；TIMER也已经推出TIMER2.0；KM Plotter数据一直在更新维护，还增加了新功能。而Oncomine已经长时间停滞不前。落后就会被淘汰。
对于我们每个追求幸福的人来说，必须尽快找到自己擅长的赛道。我们以前分享过一段「物依稀为贵」的新解读。在大趋势昂扬向上的时候，只有在细分领域做到独一无二才能活下来。只有最有效率的模式才能活下来，那些原地踏步的、抓不住重点的、在落后产能里抱团取暖的，最终都会被高效率的模式淘汰。资源最终都是集中在头部的一两个模式里，后面低效的连汤都喝不着。
Oncomine是大型的癌基因芯片数据库，自带分析和统计功能，已经收集了近715个Datasets的86733个癌组织和正常组织的样本数据（包括GEO、TCGA和已发表的文献等来源的RNA和DNA-seq数据）。Oncomine的整体思路是非常值得我们或者其他数据库借鉴学习的。目前，Oncomine平台的数据还可以用来发表论文。抓紧吧，果友们！
Oncomine数据平台最精彩的地方还是差异表达的展示，正常标本之间，肿瘤和正常标本之间，肿瘤之间；既有红蓝热图的整体展示，还有箱式图、柱形图，并且提供原始数据及其参考文献，数据多来自GEO，方便Graphpad或Excel或R进一步数据处理；既提供p值，变化水平（fold change)，还有基因排名（ranking），也提供共表达基因，生存信息。我们只要做临床研究，只要做生信分析，这些都是基本功。
此外，oncomine的数据还可以作为基础研究的有力补充，对于偏基础研究的课题，可用于辅证。下图是陈列平教授在Cell论文中的图，是对oncomine数据的妙用，左图先做出一个流程图，阐明数据分析流程和设计方案；右图，根据实验结果，以条形图的形式展示FGL1基因在各种肿瘤中的变化趋势百分比。
下图是发表在nature cell biology上论文的图。作者巧妙地把oncomine数据转换成小巧的热图，阐释基因在肠癌中的差异表达。
对于非肿瘤研究，Oncomine平台是无效的。数据是死的，但人是活的，再多的数据库，也代替不了人脑的思考。虽然oncomine平台终止服务了，但是更多的数据平台正雨后春笋般的出现。问渠那得清如许，为有源头活水来。愿果友们用创新的思维，开启数据挖掘的新方法。还是那句话，物以稀为贵！在大趋势昂扬向上的时候，只有在细分领域做到独一无二才能活下来。只有最有效率的模式才能活下来，那些原地踏步的、抓不住重点的、在落后产能里抱团取暖的，最终都会被高效率的模式淘汰。资源最终都是集中在头部的一两个模式里，后面低效的连汤都喝不着。加油！
Oncomine 3.0: Genes, Pathways, and Networks in a Collection of 18,000 Cancer Gene Expression Profiles. Neoplasia. 2007 Feb;9(2):166-80.
