生物信息学:研一生信精读文献TCGA数据分析

来自6分新贵杂志的生信数据分析

2018-08-07  本文已影响386人  vegene

《柳叶刀》旗下杂志,居然也收生信分析文章...

《EbioMedicine》是由临床四大期刊之一的《The Lancet》和CNS 期刊《Cell》 联合支持的开源期刊,旨在促进基础医学向临床医学的转化。起点非常之高,但直到今年才获得影响因子JIF=6.183,而且能够预感在未来几年影响力都会比较强势。

今天讲的这篇文章,是剔除水刊之外为数不多的生信高分文章,思路很好,但分析方法却并不复杂,文章里的图表也是典型的生信分析结果展示。今天为大家简单介绍一下。

一.文章部分结果展示


根据差异基因分析结果绘制的火山图 根据基因表达水平排序,并用R包pheatmap生成热图 cytoscape生成的基因与miRNA互作关系图是很多非生信工作者最喜欢的,但其实并不复杂,图中中心点代表miRNA,红色代表上调,绿色代表下调 差异甲基化位点的分布统计 差异甲基化分别在Island和gene promoters表达热图

二.技术路线

数据选取

差异基因分析

生成表达火山图

生成差异基因热图

KEGG通路富集分析

根据表达值进行分组,然后进行Wilcoxcon秩和检验

miRNA和基因的相关性分析

通过皮尔森相关系数分析mRNA-miRNA互作关系

差异甲基化分析和甲基化位点分布统计

生成差异甲基化分别在Island和gene promoters的表达热图

三.总结

想要与作者交流的话可以加微信联系

反思一下。之前来简书的目的很简单,就是发一些稍微有用的东西顺便打广告,我发的内容也都是先在社区首发的。

但其实我们现在也不是很缺项目,人啊,不能太贪心,以后会少放广告,尽量还给大家有用的内容,当然同样希望有人能到社区关注我。

https://shengxin.ren/people/7931/articles

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