【ceRNA】01.lnc-mi-mRNA+KIRP.6.6分
2021-07-07 本文已影响0人
高大石头
随着数据挖掘的高涨,大量ceRNA网络的文章不断涌现,感觉好像要烂大街的节奏,但仔细阅读ceRNA的相关文章还是有一定的参考价值的。下面来学习下这篇文章
发表杂志:Frontiers in Cell and Developmental Biology
PMID:33344459
结果解读
1.差异分析
Supplementary Figure 1去除低表达丰度的基因后,用DEseq2进行差异分析。看这配色,好像是与生信技能树小洁老师的代码有相似之处。
2.富集分析
接下来分别对差异的mRNA进行GO/KEGG富集分析(分上调和下调基因),并将KEGG结果额外用netplot展示。
Fig.1
3.lncRNA-miRNA-mRNA网络构建
miRTarBase: miRNA-mRNA
miRcode: lncRNA-miRNA
Cytoscape:ceRNA网络展示
Fig.2
4.PPI网络
作者根据STRING的confidence score >0.7作为阈值,筛选出66个DEmRNAs, 并根据这66个基因,最终确定出7个hub genes,进行表达和预后分析。
Fig.3
5.预后模型构建
作者将ceRNA网站中的所有基因都进行uni-Cox分析(P < 0.01)为界,共获得21个目标基因,随后进行多因素逐步回归,得到最小AICd的模型,共包含8个基因。
Fig.4
6.模型周边
最后作者将模型的riskscore与临床特征联系。
Fig.5
Fig.6
启发:作者只是构建了ceRNA网络,并构建了预后模型,并没有进行验证。不足之处还是挺明显的,a.缺少外部数据集验证,b.缺少临床样本验证,c.模型构建后分析力度不够。
借鉴点:1. 富集分析时,上调和下调基因分开计算;2.KEGG后用netplot展示。3.文章出发点KIRP,在肾癌中是个小癌种。