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|2020年最新非肿瘤miRNA干湿结合生信套路和相关数据库全总结( 三 )



|2020年最新非肿瘤miRNA干湿结合生信套路和相关数据库全总结
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Part5 圈
Figure5 ， “聚类分析” ， 即先获得的基因列表或基因表达矩阵 ， 然后把具有相似功能的基因放到一起 ， 和生物学表型相关联 ， 对生物学功能/相关的通路或机制进行预测分析 。 针对Figure4中的Top10 genes做KEGG分析 ， 和Figure3如出一辙 。 只不过作者采用的是Cytoscape和clusterprofiler包的R包进行分析 ， 出的图是气泡图 ， 非常直观 。

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Part6 靠
Figure7,“靠” ， 即联系临床 。 作者在这里用的是ROC曲线 。
ROC曲线 ， 可谓Biomaker的标配 ， 可用SPSS绘制 。 初学者可以直接关注AUC数值 。 一般来说 ， AUC应大于0.5.若AUC在0.5~0.7 ， 说明此指标诊断价值低；若AUC在0.7~0.9 ， 说明此指标诊断价值中；若AUC在0.9~1 ， 说明此指标诊断价值高 。 文章结果显示miR-24-1 ， AUC为0.964 ， 诊断价值高 。
关于Bomaker研究套路 ， 具体细节可以看解螺旋蘑菇老师的Biomaker研究套路课 。 课程共7节 ， 包含快速入门；课题设计；表达差异（图表格式、作图原则、分子筛猜、Prism实操）；诊断标志；预测预后；多重标志 。 课程深入浅出 ， 讲的很透彻 ， 可以反复品尝和琢磨 。

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我是分割线
以上就是干实验部分 。 包含“挑”、“圈”、“联”“靠”4部分 ， 其中“圈”和“联”使用了2次 。 在这里 ， 小编要继续拓展一下 。 其实 ， 我们也可以做ceRNA机制 ， 即根据miRNA分别预测lncRNA和mRNA ， 然后建立一个lncRNA-miRNA-mRNA的ceRNA调控网络 。 有兴趣的小伙伴不妨试试 。 这里补充根据miRNA预测lncRNA的常用数据库 ， 如LncBase。 LncBase数据库(http://carolina.imis.athena-innovation.gr/diana_tools/web/index.php?r=lncbasev2%2Findex)是DIANA-Tools数据库的一个版块 ， 记录lncRNA与miRNA相互作用的数据库 ， 目前最新版本为v2 。 分为实验证据支持和软件预测两部分 。
湿实验
Figure6,细胞实验 。 验证8个miRNA在疾病组中高表达 。 总结来说 ， 包含“模”、“法”、“标”三个部分
分组：急性心肌梗死vs 正常组
模型：Dox诱导的心肌梗死细胞模型
法：检测方法 ， 为RT-PCR
标：即八个miRNA
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好了 ， 湿实验就结束了 。 到此 ， 整篇文章也结束了 。 最后我们再来做个总结 ， 文章属于干湿结合 。 干实验包含“挑”（Figure1）“圈”(Figure3,5)“联”(Figure2,4) “靠”（Figure7）；湿实验包含细胞实验（Figure6） 。 怎么样 ， 小伙伴们 ， 整个思路都理清了吗？是不是我们也可以在自己的疾病中去模仿？赶快去自己的疾病中试试吧！
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