找到一个基因家族，基本上可以坐等发SCI
今天分享一篇基因家族的纯生信文章，可以说找到一个没有人做过数据挖掘的基因家族，基本上就是坐等发SCI。今天介绍这篇参考文章发表在Scientific Reports 上，江湖人称“四大神刊”之一，影响因子：3.988，从15年的5.228跌到现在的3.988，经典的OA期刊。参考范文来源：PMID: 33441834 DOI: 10.1038/s41598-020-80336-8。
研究背景：
角蛋白（KRTs）是上皮细胞的中间细丝形成蛋白，被广泛用作癌症的诊断生物标志物，并与多种癌症的肿瘤发生和转移有关。然而，KRTs在黑色素瘤中的多种表达模式和预后价值尚未阐明。
研究方法：
在本研究中，我们利用来自GEO，TCGA，ONCOMINE，GEPIA，cBioPortal，TIMER和TISIDB数据库的黑色素瘤患者KRT的转录数据和临床数据进行分析。
研究结果：
我们发现，KRT1 / 2/5/6/8/10/14/15/16/17的mRNA水平在原发性黑色素瘤和转移性黑色素瘤之间表达差异显着。KRT1 / 2/5/6/10/14/15/16/17的表达水平与肿瘤的晚期分期有关。生存分析表明，KRT1 / 5/6/14/15/16/17的高转录水平与黑色素瘤患者的总生存率低有关。GSEA分析表明，最参与的标志性通路是P53通路，KRAS信号传导，早期雌激素反应和晚期雌激素反应。此外，我们发现KRTs的表达与免疫细胞的浸润之间存在一些相关性。
研究结论：
我们的研究可能为黑色素瘤预后生物标志物的选择提供新颖的见解。
今天分享一篇基因家族的纯生信文章，可以说找到一个没有人做过数据挖掘的基因家族，基本上就是坐等发SCI。今天介绍这篇参考文章发表在Scientific Reports 上，江湖人称“四大神刊”之一，影响因子：3.988，从15年的5.228跌到现在的3.988，经典的OA期刊。参考范文来源：PMID: 33441834 DOI: 10.1038/s41598-020-80336-8。
分析思路：
1、利用GEPIA在线数据库分析KRTs家族成员在SKCM中的基因表达水平
2、利用Oncomine在线数据库进行KRTs家族成员在pan-cancer基因表达情况分析和生存分析
3、分析KRTs家族成员在SKCM中基因表达水平与临床病理参数的相关性
4、利用SKCM临床数据对KRTs家族成员进行生存分析，寻找有预后价值的成员
5、分析KRTs家族成员在SKCM中的蛋白表达水平
6、对KRTs家族成员进行功能分析（GO、通路、PPI、免疫相关性）
总结：
简单的地方：这篇文章利用ONCOMINE，GEPIA，cBioPortal，TIMER和TISIDB等在线数据库进行操作分析，既简单又快捷方便（零代码操作）。
比较难的地方：如何发现这样一个没有人做过数据挖掘的基因家族。
补充内容：
1、没有经费的玩法：利用TCGA数据将这些有预后价值的家族成员构建模型，计算risk score，并且将risk score结合临床因素进行分析。
2、有经费的玩法：补充自己的测序数据和功能实验，探索这些家族成员的作用机制。
