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oncomine+TIMER做差异分析

芒果先生聊生信
 芒果先生聊生信
发布于 06/24 06:00
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生信论文的套路

  1. ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析;

  2. 临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库),很重要;

  3. Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性;

  4. cBio-portal数据库做基因组学的分析(机制一);

  5. STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二);

  6. TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。


第37篇生信论文的分享。

这篇生信论文也是单基因分析的生信论文。单纯生信数据库的数据分析,没有湿实验验证,发表在5分+的aging-US期刊上,值得借鉴。


摘要写作清晰明了。背景中一句话介绍PTGIS的功能,然后提出科学问题。方法(为什么放在最后呢?难道是排版更新吗?)中,所有的数据库都是果友们熟悉的技能。结果是总结式写作,没有具体的数值,可能是期刊要求不同;结论还是蛮清楚的。结论部分比生信论文36写得好。生信论文36和37结果部分还需要整合下,我觉得都有待于改善。

差异表达部分,作者也是采用oncomine+TIMER双验证,三线表放在补充数据里。前面说过,对于单基因的差异分析,尤其是与肿瘤浸润免疫细胞表型相关的分析,芒果建议采用这种方法,确实做到统筹兼顾,有局部聚焦(oncomine)全局通览(TIMER)的神奇效果。


在分析LAYN表达与各种肿瘤生存率的相关性时,作者采用PrognoScan数据库和km plotter数据库(prognoscan+km plotter)双验证的模式,增加数据的可信度和说服力。


prognoscan网址:

http://dna00.bio.kyutech.ac.jp/PrognoScan/index.html.

个人认为,生存分析仍然以km plotter数据库为主,就像差异分析以oncomine为主。这只是个人偏好,果友们可以自行选择。

在差异分析和临床意义的基础上,作者探究机制——肿瘤浸润免疫细胞。

根据分析结果,PTGIS与单核细胞极化密切相关,前已述及,单核细胞极化是更具体的表型。作者没有做更多的分析,但是这已经足够。


补充数据非常全面,不会区分正文数据和补充数据的果友,可以仔细研读这篇论文和生信论文36,对比揣摩其中的异同。


题目

Prognostic value of prostaglandin I2 synthase and its correlation with tumor-infiltrating immune cells in lung cancer, ovarian cancer, and gastric cancer.


本文分享自微信公众号 - 芒果先生聊生信(from2019to2020)。
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