外泌體想做生信分析還在靠自己測(cè)序？

NO! NO! NO!?

還有更簡(jiǎn)單直接的方法

就是借助各種外泌體數(shù)據(jù)庫(kù)，比如ExoCarta、Vesiclepedia、ExoBCD等等

利用數(shù)據(jù)庫(kù)獲得外泌體相關(guān)基因集合，就可以跟腫瘤差異基因進(jìn)行聯(lián)合分析，再往下就會(huì)一波常規(guī)分析操作啦外泌體公共數(shù)據(jù)挖掘的文章創(chuàng)新性還挺高，也不限疾病，一般只需簡(jiǎn)單常規(guī)的分析套路就可斬獲高分文章，直接達(dá)到事半功倍的效果，YYDS！

話不多說，直接展示：外泌體相關(guān)LncRNA對(duì)做腫瘤分型和預(yù)后模型的8分+思路，只需公共數(shù)據(jù)，還聯(lián)合下微生物（也是公共數(shù)據(jù)哦），創(chuàng)新性相當(dāng)贊，學(xué)起來~?~ ~

發(fā)表時(shí)間：2022年7月

發(fā)表雜志：Frontiers in pharmacology

影響因子：IF=8.786

文章題目：探索外泌體相關(guān)LncRNA對(duì)作為食管鱗狀細(xì)胞癌免疫微環(huán)境、生存結(jié)果和微生物景觀預(yù)測(cè)因子的潛力

數(shù)據(jù)來源

研究流程及主要結(jié)果

從ExoBCD數(shù)據(jù)庫(kù)下載了121個(gè)外泌體相關(guān)基因(ER-mRNAs)，采用共表達(dá)策略篩選外泌體相關(guān)lncRNA(ER-lncRNA)，并構(gòu)建ER-lncRNA對(duì)。通過對(duì)3459個(gè)有效的ER-lncRNA對(duì)進(jìn)行一致聚類，確定了三種亞型，進(jìn)行生存預(yù)后、免疫浸潤(rùn)、藥敏性、功能富集等分析。隨后使用單變量Cox回歸分析和LASSO Cox回歸分析，基于GEO隊(duì)列中的8個(gè)ER-lncRNA對(duì)開發(fā)了一個(gè)預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型，并基于ROC曲線、決策曲線分析(DCA)、臨床相關(guān)性分析以及單變量和多變量Cox回歸都證實(shí)了預(yù)后模型具有良好的預(yù)測(cè)能力，并且風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分可以作為不同隊(duì)列中的獨(dú)立預(yù)后因素?；陲L(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)一步分析TME，利用TCMA評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)模型與微生物分布的關(guān)系?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)算法確定了最佳的ER-lncRNA，并結(jié)合GTEx和TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)以及收集的臨床樣本分析其表達(dá)水平。

文章小結(jié)

這篇文章利用外泌體相關(guān)lncRNA對(duì)分別作了腫瘤分型分析和風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建，整體分析內(nèi)容比較充實(shí)但分析套路還是相對(duì)簡(jiǎn)單，不過模型構(gòu)建之后與微生物的公共數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，這種分析做的比較少，增加了創(chuàng)新性。再加上一開始的外泌體公共數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用，創(chuàng)新性絕對(duì)沒的說！?

這又是一個(gè)小云壓箱底的好思路，外泌體方向公共數(shù)據(jù)挖掘+生信分析的文章還不多，并且不限疾病（腫瘤和非腫瘤疾病都可以做哦），絕對(duì)超贊，看到不要錯(cuò)過喲！