5.5分纯生信文章，解读复旦小哥哥的套路

在小编的印象中，2年前纯生信文章要是发5分以上还是比较容易的。However，不知什么时候，某个审稿人大脑抽筋，要求做实验来验证，现在的纯生信文章想突破5分还是不容易啊！那么今天，我们就来欣赏这个复旦小哥哥生信文章的魅力吧！文章是今年7月15日发的(最新啊！)，题目如下：

1、数据集的下载：10个GEO数据库的前列腺癌数据集。

2、差异基因的筛选

说到差异基因，R语言的“limma”包少不了，然后通过RRA(稳健排序整合)方法筛选出10个数据集共有的差异基因，其中上调基因808个，下调基因930个，将TOP20基因用热图展示。

3、差异基因的位置

内圆热图(Circos图)展现TOP100的差异基因的基因表达模式和其在染色体上的位置。这个图形的的制作需要用到R语言的“OmicCircos”包。

4、GO和KEGG功能富集分析

看看小哥哥做的和弦图，超级炫酷！值得一提的是，这种图形的绘制是通过R语言的“GoPlot”包来实现，在百味科研芝士的课堂有非常详细的讲解，小编看完也是受益匪浅啊！(后台回复：“R绘图”，进入直播间）

5、WGCNA分析

1）加权共表达网络分析，寻找与临床相关的关键模块，其中cut-off值设置为module membership (MM) >0.8 and gene significance (GS) >0.3, 根据cut-off值设定，最终选取了20个hub基因。WGCNA分析使用的是“WGCNA”包，学过WGCNA的小伙伴，下面的图应该不陌生吧！

2）由上图分析，可知关键模块是pink模块，于是再针对pink模块进行分析。散点图分析模块成员与基因的相关性，热图分析基因与基因之间的相关性。

3）针对pink模块的基因做GO和KEGG功能富集分析的气泡图，气泡图的绘制同样也能在百味科研芝士的课堂上习得，哈哈，满满的诚意！

6、筛选hub基因

在20个Hub基因中筛选在前列腺癌中几乎没有报道过的4个hub基因，在TCGA数据集中验证它们诊断及预后的价值。

1）前列腺癌癌和正常组织中4个hub基因表达差异的分析

2）不同Gleason评分的前列腺癌组织中4个hub基因表达差异的分析

3）不同T分期(肿瘤大小)的前列腺癌组织中4个hub基因表达差异的分析

4）不同N分期(区域淋巴结转移)的前列腺癌组织中4个hub基因表达差异的分析

5）4个hub基因表达差异与前列腺癌无病生存期(DFS)的关系，生存分析直接用R语言的“survival”包来实现。(生存曲线制作无需赘述，百味科研芝士的精品课程可一掳而得)

7、4个hub基因表达与其甲基化的关系

利用DiseaseMeth version 2.0这个数据库分析基因表达与甲基化的关系，制作箱线图。(DiseaseMeth version 2.0这个数据库小编在百味科研芝士给大家分享过，见公众号读书万卷栏目的“生信网页版神器”)

8、4个hub基因表达与肿瘤免疫浸润之间关系的分析

利用TIMER数据库在线工具分析基因表达与免疫浸润之间的关系，制作散点图。

9、对4个hub基因进行基因集富集分析（GSEA）和基因集变异分析（GSVA）

1）GSEA的实现使用的是R 语言的“clusterprofiler”包

2）GSVA的实现使用的是R 语言的“GSVA”包

得出结论

这4个hub基因可作为前列腺癌诊断和预后的生物标志物。总结起来看，这篇文章的作者小哥哥生信分析的工作量还是比较大的，功力也是相当雄厚的！文章由抽象的差异基因中筛选出hub基因，针对hub基因再进行差异表达分析、甲基化分析、免疫浸润分析，内容十分丰富。最值得点赞的是，这位复旦的小哥哥文章中的图确实是绚丽多彩、美妙绝伦！在此，我也为科研芝士平台点个赞(见公众号精品课程)，让我尽收眼底、回味无穷。

最后，让我们总结一下这篇文章的思路图吧~