原創(chuàng)?光熱生物?光熱生物?2023-07-28 00:01?發(fā)表于安徽 光熱生物 畫圖只畫 發(fā)表級

這是一篇7分+的SCI，我們今天對它進行復(fù)現(xiàn)。其實我以前也寫過泛癌相關(guān)性的文推文，如

泛癌分析要具有預(yù)后模型的思維

，我相信我挖掘的生物學(xué)信息及可視化方式還是有優(yōu)勢的。

復(fù)現(xiàn)文獻標題

Integrated pan-cancer analysis and experimental verification of the roles of tropomyosin 4 in gastric cancer?

復(fù)現(xiàn)文獻全文鏈接

(https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2023.1148056/full)

注意，

該文章作者的mRNA數(shù)據(jù)來自于UCSC Xena數(shù)據(jù)庫，我的數(shù)據(jù)是參考iscience上的一篇泛癌文獻：Systematic Analysis of the Aberrances and Functional Implications of Ferroptosis in Cancer. 因此 The TCGA cohort data: The mRNA expression data, copy number alteration thresholded data, masked copy number segmentation data, and DNA methylation 450K data were download from?

Firehose

?(http://gdac.broadinstitute.org). 該網(wǎng)站平臺是由 Broad研究所開發(fā)的用于TCGA數(shù)據(jù)挖掘可視化的網(wǎng)絡(luò)平臺，提供基因表達，突變等綜合挖掘分析功能，類似于cBioportal。

一、泛癌表達差異：RNA及蛋白水平差異分析、ROC診斷效能分析

、泛癌表達差異：RNA及蛋白水平差異分析、ROC診斷效能分析

注意，差異分析分為三個層面 1.TCGA聯(lián)合GTEx（箱線圖+解剖圖） 2.TCGA差異分析

3.TCGA癌與癌旁配對差異分析

ROC診斷效能分析我采用了TCGA與GTEx配對后數(shù)據(jù)，因為正常樣本更多，提高分析的說服力。 蛋白水平的數(shù)據(jù)來自于CPTAC，我把所有的數(shù)據(jù)都清洗好了，相對于用網(wǎng)站分析，可視化效果好了不少。

二、泛癌生存：OS/DSS/PFI/DFI logranktest及cox生存分析

熱圖直觀的展示目標基因在腫瘤中是風(fēng)險還是保護因素，這是我每一次工作量最大的一步，因為代碼中根據(jù)HR值判斷KM分析，這顯然是不合適的。 遺憾的是，我不知道在不看KM圖的情況下，如何判斷高低表達組哪個生存更好，于是我根據(jù)平均生存期進行簡單判斷，然后再一個個手動check。

三、泛癌突變、拷貝數(shù)變異、甲基化等分析

四、泛癌相關(guān)性：與14種腫瘤狀態(tài)的zscore打分相關(guān)性

可以看出這個基因與轉(zhuǎn)移、EMT、血管生成顯著相關(guān)，我挑選了EMT（top）進行了分腫瘤可視化

五、泛癌免疫浸潤：免疫基因、亞型

六、泛癌免疫浸潤：分細胞展示與免疫細胞的相關(guān)性

7、藥物敏感性：采用3個數(shù)據(jù)庫預(yù)測

--往期精選--

往期仍在整理中，以上就是我對這篇泛癌復(fù)現(xiàn)的內(nèi)容，有些很大運算量的計算這次就不展示了，上面7張大Figure已經(jīng)可以發(fā)不錯的雜志，再補一張實驗大圖，沖擊8分不是問題。

以前寫標書或者闡述為什么做一個基因的時候，我們往往通過看大量的文獻，然后去推測某某基因通過某某通路去造成一個現(xiàn)象?，F(xiàn)在這種做法已經(jīng)out了，通過生信我們可以用大數(shù)據(jù)去預(yù)測、說明一個基因的重要性，然后對接濕實驗，從而邏輯自洽、有的放矢。

泛癌有個好處，如果自己分析的某一個基因在目標腫瘤中表現(xiàn)不是很好，可以通過泛癌來水工作量，最后挑腫瘤驗證的時候選自己關(guān)注的腫瘤（你不可能所有的腫瘤全都驗證）。

如需生信發(fā)表級定制分析，無論是單細胞、空間轉(zhuǎn)錄組、還是bulk轉(zhuǎn)錄組，無論是預(yù)后模型、還是泛癌，歡迎私信。

光熱生物，畫圖只畫，發(fā)表級！

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