论文分享58.生信+湿实验的套路分析

生信论文套路

  1. ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析;

  2. 临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库),很重要;

  3. Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性;

  4. cBio-portal数据库做基因组学的分析(机制一);

  5. STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二);

  6. TIMER和TISIDB等数据库免疫浸润分析(机制三)。

生信分析技能

  1. 差异分析 (differential expression);

  2. 生存分析 (survial analysis);

  3. 相关分析 (correlation analysis);

  4. 统计分析 (statistical analysis);

  5. 组学分析 (genomic alterations)

  6. 突变分析 (mutational analysis);

  7. 免疫分析 (tumor infiltration analysis);

  8. 富集分析(enrichment analysis)。


第58篇生信文章的分享。

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这篇论文是生信技能+湿实验验证的套路,湿实验主要是临床样本的RNA和蛋白水平(IHC)的检测,是比较简单的验证实验。文章题目的标黄是表型和表型的对应,下调表达与预后差的对应关系。

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题目: 

Decreased SPTLC1 expression predicts worse outcomes in ccRCC patients.

下面是文献的摘要。目标(有的是背景),方法,结果,结论和关键词,具体根据杂志的要求而定。目标是介绍疾病的现状,引出并提出科学问题,最后给出解决的途径,也就是自己的研究怎么解决问题的。

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湿实验验证有两种最简单的方法——RT-PCR和WB实验,都属于细胞水平的验证,也是进入实验室需要掌握的最基础的实验技术。这里,作者用免疫组化(IHC)检测临床样本,而没有用WB,其实IHC更简单些,但是对于体外验证,首选还是WB。

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首先是免疫组化和RT-PCR检测肿瘤组织和正常组织中的SPTLC1表达,确认其在肿瘤组织中低表达,随后分析存活率(针对实际收集的标本)。

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接下来用oncomine和TCGA数据库的数据进一步验证,增加实验的可信度。

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接下来是统计资料的三线图展示。从TCGA数据库下载数据后,进行统计分析即可得到下表中的结果。

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对SPTLC1家族的左右基因进行热图展示,说实话,这种图非常丑,远不如oncomine数据库中的表格热图清晰,舒服。

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蛋白互作和富集分析是对机制的探讨。

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GSEA富集分析是更准确的富集分析,探讨SPTLC1参与肿瘤调控的潜在信号通路。

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总体来说,这篇论文的难度不大,最精彩的地方便是样本的验证。湿实验验证,基本验证是用临床标本(或细胞系),RT-PCR转录水平,WB/IHC蛋白翻译水平验证;稍微高级一点,肿瘤模型,做个loss-of-function分析。

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