生信分析流程生物信息学从零开始学R. python新手日记

(免费课程转载)3小时课程带你重复一篇3分生信SCI(上)

2019-05-02  本文已影响98人  柳叶刀与小鼠标

大家好,欢迎再次来到MedGo干货课堂,本次笔者给大家带来重磅干货分享,直接重复一篇3分SCI,从头至尾,跟我们的视频进行学习,相信你也一定能够掌握生信的这类套路,按照我们赠送的代码直接换一个疾病进行分析,一篇3分的SCI信手拈来。重点是:本次视频课程送全额优惠券,免费!!

本次分享的SCI名为Down-regulation of microRNA-144-3p and its clinical value in non-small cell lung cancer: a comprehensive analysis based on microarray, miRNA-sequencing, and quantitative real-time PCR data是2019年新发表在Respiratory Research上的,该杂志2018年影响因子为3.751,绝对不是水刊!我们先来看一下文章的整体套路:

1背景:

miR-144-3p可能是非小细胞肺癌(NSCLC)的潜在生物标志物。然而,miR-144-3p与临床参数之间的关系以及其潜在机制却未见报道。

2
方法:

Gene Expression Omnibus(GEO)数据库的芯片数据显示,miR-144-3p在有的数据集中高表达,在有的数据集中低表达,因此研究人员进行了GEO芯片数据的Meta分析。癌症基因组图谱(TCGA)和RT-qPCR收集的数据,研究了miR-144-3p表达与临床特征之间的相关性。 此外,通过Gene Ontology(GO),Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG)分析研究了miR-144-3p的生物学功能。建立蛋白质 - 蛋白质相互作用(PPI)网络以识别核心基因。

3
结果:

GEO芯片数据的meta分析显示,miR-144-3p的联合SMD为-0.95,95%CI为(-1.37,-0.52),表明miR-144-3p在NSCLC组织中表达较少(相比正常组织)。 MiR-144-3p表达与分期,淋巴结转移和血管侵犯显着相关(P <0.05)。通过生物信息学分析,识别37个基因作为NSCLC中miR-144-3p的靶基因。这些靶基因在各种关键途径中高度富集,例如蛋白质消化和吸收以及甲状腺激素信号传导途径。此外,PPI揭示了五个基因-C12orf5,CEP55,E2F8,STIL和TOP2A-作为关键基因。

4
结论:

目前的研究证实miR-144-3p在NSCLC中低表达。更重要的是,miR-144-3p可能作为NSCLC预后预测中的潜在肿瘤生物标志物。生物信息学分析的结果可能为研究NSCLC的发病机制提供一种新方法。

我们首先为大家带来这篇文章的重要核心:GEO芯片的Meta分析!这部分占据了这篇文章的1个表和5张图,套路如下:

Figure1. 整篇文章进行miR-144-3p生信筛选的流程

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Table1罗列了从GEO数据库中检索出的19张与非小细胞肺癌相关的芯片的基本信息

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Figure2. miR-144-3p在GEO芯片NSCLC组织中的表达量(见视频课)

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Figure3.miR-144-3p在GEO芯片NSCLC患者血液中的表达量(见视频课)

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Figure4. 使用R语言对芯片数据进行Meta分析、敏感性检验和异质性检验(见视频课程)

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