近兩年，不做實(shí)驗(yàn)或者僅需要少量實(shí)驗(yàn)的生物信息學(xué)分析文章，發(fā)表量越來(lái)越多。如果利用數(shù)據(jù)庫(kù)檢索，高效的發(fā)出一篇文章。是科研工作者關(guān)注的話題，今天我們就用一篇生信分析的文章作為切入點(diǎn)，來(lái)談?wù)勆欧治鑫恼碌奶茁贰?/p>

1. 生信分析文章范例解讀

最近在檢索文獻(xiàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)了 10 月有一篇生信文章，做的是關(guān)于三陰性乳腺癌中相關(guān) ceRNA 差異表達(dá)譜的綜合分析，于 2018 年 10 月 11 日發(fā)表在《Cellular physiology and biochemistry》雜志上，IF = 5.5。

由于小編就是做三陰性乳腺癌 non-coding RNA 的相關(guān)研究，一直都有關(guān)注 ceRNA 的研究，類似這篇文章的工作量投稿分?jǐn)?shù)應(yīng)為 3-5 分，而此文竟然突破 5 分門檻。

仔細(xì)閱讀發(fā)現(xiàn)，原來(lái)這篇文章與常規(guī)生信分析文章相比，增加了 30 例樣本的 q-PCR 驗(yàn)證，按照小編做實(shí)驗(yàn)的效率，大概也就兩天工作量。

所以接下來(lái)我們一起走進(jìn)這篇文章，感受他的總體思路，看看是不是你與 5 分只差兩天的距離？

三陰性乳腺癌（TNBC）是高度惡性乳腺癌的亞型，預(yù)后不良。越來(lái)越多的證據(jù)表明，長(zhǎng)鏈非編碼 RNA（lncRNA）在包括乳腺癌在內(nèi)的多種癌癥的發(fā)展和進(jìn)展中發(fā)揮著重要的調(diào)節(jié)作用。

此研究利用癌癥基因組圖譜（TCGA）的 RNA-Seq 數(shù)據(jù)比較了 111 個(gè) TNBC 組織和 104 個(gè)非癌組織中 mRNA，lncRNA 和 miRNA 的表達(dá)譜。

之后進(jìn)行 GO 和 KEGG 途徑分析失調(diào)的 mRNA 的主要功能。并進(jìn)行 Kaplan-Meier 存活分析以確定差異表達(dá)的 lncRNA / mRNA / miRNA 對(duì)總體存活的影響。

隨后，本研究構(gòu)建了一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性內(nèi)源 RNA（ceRNA）網(wǎng)絡(luò)，其中包括66 個(gè)失調(diào)的 lncRNAs，24 個(gè) miRNA 和 55 個(gè) mRNA 。并通過(guò) qRT-PCR 分別在 30 對(duì)樣品中在 ceRNA 網(wǎng)絡(luò)中證實(shí)了四種失調(diào)的 lncRNA，三種異常表達(dá)的 miRNA 和四種 mRNA 。

得出以下結(jié)論：根據(jù)存活分析，109 個(gè) lncRNA 和 124 個(gè) mRNA 可作為 TNBC 患者的預(yù)后信號(hào)；而功能分析顯示，ceRNA 網(wǎng)絡(luò)中的 19 種 mRNA 在 17 種癌癥相關(guān)途徑中富集。

2. 生信分析文章套路解析

通過(guò)對(duì)范文的解讀，我們可以理出生信分析文章的大致思路：通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)篩選，加少量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得出結(jié)論。

TCGA 數(shù)據(jù)庫(kù)：

此文章所用的數(shù)據(jù)庫(kù) TCGA 是一個(gè)公開可用的數(shù)據(jù)庫(kù)，是數(shù)據(jù)挖掘和生物發(fā)現(xiàn)的豐富且有價(jià)值的在線資源，迄今為止，它包含超過(guò) 10,000 種患者樣本，涵蓋 36 種癌癥類型。

本研究的目的就是在大樣本中發(fā)現(xiàn)特異性 lncRNA 標(biāo)記，對(duì) mRNA，lncRNA 和 miRNA 表達(dá)譜進(jìn)行了全面分析，并在 TCGA 數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)測(cè)了大量 TNBC 患者中代表性 lncRNA 的可能生物學(xué)功能和臨床結(jié)果。

GO 和 KEGG：

GO 和 KEGG 分析是對(duì)差異基因進(jìn)行注釋。為什么要進(jìn)行注釋？因?yàn)楹Y選的差異基因可能有很多，那么到底哪個(gè)基因比較重要，哪個(gè)基因更可能與疾病相關(guān)？

通過(guò) GO 和 KEGG 分析，我們通過(guò)了解該基因已有的信息，把預(yù)測(cè)的尺度放得小一點(diǎn)，那么預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性相應(yīng)得就會(huì)提高一些；另外通過(guò)功能注釋，我們還可以了解到這個(gè)基因可能是在疾病發(fā)生過(guò)程中的哪個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生了作用。

3. 總結(jié)

生信分析對(duì)科研人員來(lái)說(shuō)，有一定難度，但是一旦掌握了這項(xiàng)技能，那無(wú)疑就是發(fā)文章最省時(shí)省力省錢的方式了，小編非常建議那些經(jīng)費(fèi)或資源稍欠的研究生，有時(shí)間可以學(xué)習(xí)一下生信分析。

總結(jié)生信文章套路，一句話總結(jié)：下載別人已經(jīng)完成的芯片數(shù)據(jù)，分析篩選差異基因，構(gòu)建蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)，最后利用 GO 和 KEGG 分析。

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總結(jié)

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