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TCGA如何發5分SCI論文

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發表于 2017-9-12 10:52:05 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
生信自學課堂
數據挖掘的非編碼RNA的“五分以上”文章,標題:Identification of a RNA-Seq based prognostic signature with five lncRNAs for lung squamous cell carcinoma,本文思路清晰,實現簡單。

為了方便理解,就簡單的將本文梳理一個流程圖如下:

從流程圖可以看出非常的簡潔明了,是不是瞬間感覺自己也能做呢,那么下一步咱們一起來解讀一下這篇文章的套路。

既然梳理了流程圖那么咱們就直接看結果吧

1、首先文章共分離出了7589個lncRNA,事實上TCGA上的lncRNA比這個數多不少。

2、篩選差異表達的lncRNA,使用的R包是DEseq,共得到4225個差異的lncRNA,事實上lncRNA豐度都比較低,使用該包未必是最優的。

美美的畫一張火山圖,展示一下:

3、開始對每一個差異的lncRNA做單因素生存分析,篩選出有預后差異的lncRNA,共得到41個lncRNA,不好展示直接用表格列出在補充材料中。

4、將這41個lncRNA使用多因素生存回歸分析,最終構建出5個lncRNA的生存模型,其實也是一條命令就完事的。


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 樓主| 發表于 2017-9-12 10:53:14 | 只看該作者
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5、得到了五個lncRNA之后首先要做的是展示這五個lncRNA的各方面信息,比如在染色體位置,預后的顯著性等等,讓大家知道這五個lncRNA的基本情況

6、既然構建了這五個lncRNA的預后模型,那么要看看不同風險分數(PI)下他們的一個表達和預后情況,為之后的樣本分類做好準備

這個圖呢可以直觀的看出五個lncRNA構建的預后模型中不同樣本的風險得分以及表達水平上的對應關系,從圖中可以看出隨著風險得分的增高樣本的死亡時間有所加快(圖B),而表達情況前兩個lncRNA有下降趨勢,后三個有上升趨勢(不能做個zscore么。。。這好不明顯。。。),這就說明三個問題:

一、風險得分越高,預后越差

二、前兩個lncRNA表達越低預后越差

三、后三個表達越高預后越差

那么這個圖是怎么做的呢,其實很簡單,三個圖橫軸都是樣本,按照風險得分進行排序,第一個就是散點圖,第二個也是(將死亡的標記成紅色),第三個是熱圖,三個圖組合一下就完事,實在不行一個一個畫,畫完之后用AI拼一下就行了

7、既然構建了這五個lncRNA的預后模型了,那么要對比一下這個模型與現有的病理學分類有啥區別,最終發現這個模型比他們的要好一些(這就是這篇文章的全部意義。。。)。

8、既然模型公式有了,那么選擇一個好用的閾值來分類是必不可少的,這里使用ROC來評判模型的好壞順便選擇一個最優的閾值(A圖中對應y軸-x軸最大那個點)


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 樓主| 發表于 2017-9-12 10:54:10 | 只看該作者
生信自學課堂
9、找到最優的閾值之后對樣本分類然后對比一下五個lncRNA的表達情況,圖一定要好看

10、開始看看這五個基因的功能,使用WGCNA構建共表達網絡,沒看懂這一步為了說明什么,找到這五個lncRNA中最關鍵的lncRNA-RP11-54H7.4,我猜應該是,但是為什么不跟基因表達一起構建呢,這樣更有利于說明這個lncRNA的功能喂。

11、找各種其他數據集驗證比如找了好多套GEO的來驗證一下預后,還結合之前課題組之前發的一篇文章中的lncRNA數據來驗證了一下差異表達。

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發表于 2017-9-20 14:49:36 | 只看該作者
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有是5分,給我一篇2分的吧,我想畢業
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發表于 2017-9-21 09:57:30 | 只看該作者
生信自學課堂
這樣看著確實簡單,自己寫起來難啊
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