数据挖掘系列目前主要集中在转录组，针对转录组常见的方法有：预后模型、诊断模型、分子分型和泛癌等。下面就来学习下泛癌类型的文献。

知识点

• Intergrins: 整合素，是一种比较独特的信号分子，通过信号通路分子、机械转导因子、细胞迁移过程的关键组成部分等参与到肿瘤的激战过程中。
• Integrin subunit genes (ITGs)：整合素亚型基因。

结果解读

1.ITGs表达

作者分析30种ITGs在20种肿瘤的表达，首先用GSEA分析30种ITGs的ES评分，随后进行差异分析，并分别按癌种和基因统计上调和下调基因个数。最后用 Jaccard indexes查看基因在不同癌种的相似性。

Fig.1

2.ITGs的基因组改变

Fig.2 CNV和甲基化
Fig.3 突变谱
Supplementary Figure 2

3.ITGs预后+临床特征

作者分析了ITGs的预后功能，与临床特征的关系，并在STAD和HNSC中构建了预后模型。

Fig.4

4.锁定STAD-ITGA11

作者从泛癌直接过渡到STAD，并收集了多个GEO数据集验证ITGA11的表达和预后的关系，最后根据CCLE数据，选取AGS和MKN45细胞株验证ITGA11功能。

Supplementary Figure 3
Supplementary Figure 4 Fig.5

启发：
1.本文从泛癌到STAD再到实验验证，整体思路连贯，值得借鉴；
2.泛癌分析部分将全部ITGs进行GSEA分析，并分析从癌症和基因角度统计上下调基因数据，同时用Jaccard indexes再次说明基因表达的异质性，非常值得学习。
3.临床特征分析用类似华夫饼图展示，非常棒。
4.最后实验验证时，从CCLE看基因表达，选用细胞株。
整体来看作者的泛癌分析功底很深呀！

参考链接：
Comprehensive Characterization of Integrin Subunit Genes in Human Cancers