2020年零代码4+生信套路拆解，心动不如行动
大家好 ， 我是风 。 上回我们拆解了一篇非肿瘤2区的零代码文章 ， 结果有肿瘤研究方向的学员来问我 ， 能不能来一篇肿瘤研究的零代码生信文章 ， 今天这篇IdentificationofTherapeuticTargetsandPrognosticBiomarkersAmongCXCChemokinesintheRenalCellCarcinomaMicroenvironment不知道合不合你们胃口 。 会了代码的学员可能会不喜欢这种零代码的文章 ， 认为用上代码都发不了好文章 ， 还零代码？你这种想法从某种角度来说也没错 ， 毕竟如果纯生信10+的文章 ， 那不上代码可能不行 ， 但是找个好的切入点 ， 利用各种数据库零代码解决“温饱” ， 应该还是可以的 。 这篇文章是2020年发表在FrontiersinOncology ， IF为4.137 ， 实时IF4.99 ， 估计今年上5分是没问题了 。
【2020年零代码4+生信套路拆解，心动不如行动】先看题目
一样我们先来看下题目 ， 疾病为肾癌 ， 问题一样是寻找预后靶点和标志物：
文章图片
从题目就可以看出来 ， 这又是一个基因家族的分析 ， 对于这种文章 ， 分子的选择就非常关键了 。 不要拘泥于基因家族 ， 你也可以选择某条通路的基因或者某一条通路一个分支上的基因 。 当然啦 ， 分子新颖性和经典性也要考虑 。 除了这种多个基因单肿瘤的分析 ， 你也可以选择一个分子 ， 然后单基因泛肿瘤分析 ， 这个很容易可以想到对吧？在线工具门槛低 ， 所以提出问题和设计故事就非常重要了 。 肾细胞癌背景知识不复杂 ， 使用到的工具有：ONCOMINE,GEPIA,UALCAN,cBioPortal,GeneMANIA,DAVID6.8,Metascape,TRRUST,LinkedOmics和TIMER ， 都是我们熟悉的工具吧？
再看内容
挑
作者先是使用Oncomine数据库评价CXC趋化因子在肾癌中的表达 ， 采用阈值为FC>2 ， p<0.05 ， rank为top10 ， 结果显示在癌组织中CXCL6、CXCL9、CXCL10、CXCL11和CXCL16的转录水平显著高于正常肾组织 ， 而CXCL3、CXCL7和CXCL13的转录水平显著低于正常肾组织（作者在展示这个结果的时候就开始引用文献讨论结果的可靠性 ， emmmm ， 我觉得见仁见智 ， 放在讨论部分阐述可能会更好） 。 为了验证结果的可靠性 ， 作者还用UALCAN验证了CXC家族在肾癌中的表达 。 （Figure1-3）
文章图片
▲Figure1Oncomine
文章图片
▲Figure2UALCAN
文章图片
▲Figure3（作者并没有交代Figure3是怎么画出来的 ， 但是GEPIA可以达到这样的效果）
靠
接下来作者转到了临床意义部分 ， 即使用GEPIA分析CXC和肾癌临床病理参数之间的关系 。 结果表示随着肿瘤进展 ， CXC1、CXC5、CXC9、CXC10、CXC11和CXC13的表达增加 ， 这些数据表明这些CXC趋化因子在肾癌的发生和发展中起着重要作用 。
文章图片
▲FigureGEPIA
还没结束 ， 作者趁热打铁 ， 既然分析了CXC表达与肾癌分期之间的关系 ， 那接着再分析一下这些分子的预后作用 ， 很合理吧？所以接下来还是使用GEPIA分析CXC趋化因子在肾癌进展中的预后价值 ， 主要分析了无病生存期（DFS）和总生存期（OS） ， 结果发现CXCL1和CXCL5的表达与较长的无病生存期有关 ， 而CXCL1、CXCL2、CXCL3、CXCL5和CXCL13的低转录水平与较长的总生存期显著相关 。
文章图片
▲Figure5GEPIA
文章图片
▲Figure6GEPIA
联
接着作者转到分子交互部分 ， 使用cBioportal对肾癌中的CXC家族成员基因突变进行分析 ， 同时利用TCGA数据 ， 分析了CXC成员表达之间的相关性 ， 结果发现CXCL1、CXCL2、CXCL3、CXCL5之间的相关性较强 。 此外 ， 作者还使用STRING数据库对差异表达的CXC趋化因子进行了PPI网络分析 ， 以探索它们之间的潜在相互作用 ， 并GeneMANIA探索它们之间的可能参与的通路与功能（这个你们很少用吧？）最后使用cBioportal分析CXC分子与50个最相关的邻近基因的关系（cBioportal这个功能好像已经消失了 ， 可以用其他数据库补上这部分分析）：
文章图片
▲Figure7cBioportal+GeneMANIA
圈
前面作者找到了CXC差异基因的50个邻近基因 ， 接着使用DAVID和metascape对这些分子进行功能聚类 ， 也就是GO和KEGG ， 结果显示在KEGG中 ， 趋化因子信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用、癌症中的通路、病毒致癌途径、RAS信号通路、癌症中的蛋白多糖、白细胞跨内皮细胞迁移和RAP1信号通路与肾癌的发生和发展密切相关 。
文章图片
▲Figure8DAVID
挑圈联靠一套打完 ， 各位看官先别急着走 ， 主线走完了 ， 我们来看看作者还进行了哪些支线内容：
联
（拓展性的联）作者利用TRRUST和LinkedOmics数据库探索了差异表达的CXC趋化因子的可能转录因子靶点和激酶靶点 ， 结果发现有三个转录因子(RELA、NFKB1和SP1)与CXC趋化因子的调节有关 。 RelA和NFKB1是CXCL1、CXCL2、CXCL5、CXCL10和CXCL12的关键转录因子 ， SP1是CXCL1和CXCL5的关键转录因子 。 具体结果展示如下：
文章图片
▲Table2TRRUST
文章图片
▲Table3LinkedOmics
接着作者认为肾癌中CXC趋化因子的免疫细胞浸润参与了炎症反应和免疫细胞浸润 ， 从而影响肾癌患者的临床转归 ， 所以利用TIMER数据库对差异表达的CXC趋化因子与免疫细胞浸润的相关性进行分析 ， 后面就是描述一下TIMER的结果了：
文章图片
▲Table9TIMER
这样文章整套走完 ， 其实套路来说相对简单 ， 类似的套路还有在生信全书第四段位讲解的范文 ， 目前来说这种基因家族的分析 ， 只要文章故事组织的好 ， 发表的可能性还是很大的 ， 就看你能加多少支线内容并且构成一个好故事了 。
生信只是一种工具 ， 不管是代码也好 ， 在线工具也罢 ， 能够为我们的科研服务才是好工具 ， 生信就像是一个大综述 ， 一个有理有据带有很多图表的大综述 ， 只有把生信的结果落实到生物学功能并进行实验 ， 那生信结果才有它的价值 ， 进一步说 ， 只有有希望转化成临床成果的数据挖掘才是好的科研项目 ， 当然我加了“有希望”三个字 ， 毕竟就算是基础实验 ， 能够转化的也不多 ， 但是科研就是这样不是吗？毕竟不积跬步 ， 又如何以至千里呢？
放眼望去 ， 近几年 ， 很多人都有这样一种感受 ， 那就是现在的科研要求越来越高 ， 论文发表越来越难 。
这主要是因为当前竞争越来越大 ， 优质科研成果及高水平论文越来越多 ， 学术市场水涨船高 。 现在 ， 要想在学术生涯获得良好发展 ， 手握高分论文已经成了通行证 。 这不仅是对科研人员 ， 对硕博生们也是如此 。 对于硕博生们来说 ， 优质的论文更是获到学术自信 ， 确保顺利毕业、获得满意工作的决定因素 ， 根本无法忽视 。
但是说到这里 ， 很多人可能就抱怨了：现在发论文 ， 真的很难很难啊！
所以 ， 我很想把一个优质的课程推荐给大家!一个可能改变所有医学生一生的课程 。
10天领悟3分SCI套路
点击下方
解螺旋服务号
免费报名
—END—
推荐阅读
- 数字人民币试点地区展开测试 集中在餐饮、零售、充值等小范围场景
- 萌哥说车|上市9个月至今零差评，7.7万起造出高品质，欧尚X7诠释“性价比”
- 平台企业|双龙交警、运管联手出击！！对机场路上不文明行为实施“零”容忍
- 推荐|疫情报告：31省区市新增22例均为境外输入，北京连续11天零新增
- 家长说得再有道理孩子不听等于零，三个技巧让孩子口服心服
- 2020年8月18日衡水的天气
- 一条消息传来！华为突然宣布决定，连汽车零部件也要造？
- 曼谷万人游行矛头首次对准泰王
- 预算控制|北京：2020年财政支出中民生投入占比超八成
- 三峡水库|“长江2020年第5号洪水”形成 三峡水库将现最大入库流量