大家在閱讀文獻的時候，有沒有發(fā)現(xiàn)，一些偏生信分析的文章，研究方法里沒有寫免疫組化的相關實驗材料及信息，結果里卻又有很好的免疫組化蛋白驗證，作者通過免疫組化實驗驗證蛋白的表達水平，瞬間提升文章質(zhì)量。

下面，就讓小編來給大家介紹一下如何使用上篇文章我們介紹的HPA數(shù)據(jù)庫免疫組化信息，來提升文章質(zhì)量。跟著小編的節(jié)奏，我們看一下下面這篇文章是如何充分利用HPA數(shù)據(jù)庫的吧。

文章題目：“Protein Arginine Methyltransferases Refine the Classification of Clear Cell Renal Cell Carcinoma with Distinct Prognosis and Tumor Microenvironment Characteristics”

雜志：International Journal of Biological Sciences

影響因子：IF=9.2

發(fā)表時間：2023年8月

文章對來自TCGA、CPTAC、EMBL和ICGC數(shù)據(jù)庫的763例腎透明細胞癌ccRCC樣本中8種蛋白精氨酸甲基轉(zhuǎn)移酶（PRMTs）的表達水平的分析，根據(jù)分析結果，研究提出了PRMT5可能在ccRCC中發(fā)揮抗癌功能的假設。然后基于HPA數(shù)據(jù)庫證實了PRMT5在腎癌蛋白水平中下調(diào)。

那文章是怎么選擇圖片的呢？

跟著小編的節(jié)奏，我們復現(xiàn)一下文獻中的HPA數(shù)據(jù)庫操作及IHC免疫組化圖片的選擇。首先，我們打開HPA數(shù)據(jù)庫（https://www.proteinatlas.org/）。

我們在搜索欄輸入我們要查找的基因/蛋白“PRMT5”。

文章中的Normal組織選擇要在“Tissue”欄的免疫組化圖進行選擇，文章中的Cancer組織要在“Pathology”欄的免疫組化圖進行選擇。

首先，我們選擇“Tissue”欄，選擇腎臟組織。

記住抗體編號，然后選擇我們需要的免疫組化圖，文章中選擇的免疫組化圖就是小編圈選的三個。我們選擇的時候可以根據(jù)自己的分析情況，選擇合適的免疫組化圖，點進去進行原圖的下載。

之后，我們選擇“Pathology”欄，選擇腎癌。記住對應的抗體編號（腫瘤組織和正常組織要在同一抗體下才能進行比較），然后選擇我們需要的免疫組化圖，文章中選擇的免疫組化圖就是小編圈選的三個。

下載好原圖后，我們打開Photoshop進行圖像的處理。

1、首先，我們新建一個300 dpi的背景。

2、之后我們打開下載的HPA免疫組化圖像，將圖層移到新建的背景中。

3、Ctrl+T對圖像進行縮放，選擇合適的大小。

4、選中圖層1，Ctrl+J快捷鍵復制圖層。

5、選擇復制的圖像 (圖層2)，按Crtl+T調(diào)整到合適的大小 (根據(jù)想要放大的細節(jié)的區(qū)域進行調(diào)整，小編覺得35%-45%之間效果比較好)，記住縮放比例。

6、按住Ctrl鍵，點擊鼠標左鍵選擇圖層2 (選中的圖層邊緣會出現(xiàn)閃動的虛線框)，設置前景色為黑色，按住Alt+Delete，并將不透明度調(diào)整為50%（此時黑色區(qū)域會變淺，才說明調(diào)整成功）。

7、將半透明的黑色區(qū)域拖動到圖層1中想要放大細節(jié)的位置。

8、復制圖層1，然后在圖層1的副本上，將灰色區(qū)域拖動出來，即為細節(jié)放大圖。

9、同時選中圖層1和圖層2，按照步驟3中的縮放比例，把這兩個圖層也進行同比例的縮小，并拖動至合適的位置。

10、在圖層1副本中刪掉多余部分，只保留下圖顯示內(nèi)容。

11、先選中圖層2，把不透明度還原成100%，然后按住Ctrl鍵同時鼠標左鍵點擊圖層2，再次選中黑色區(qū)域。

12、選中黑色區(qū)域后，點擊工具欄中的選擇-修改里面的收縮，然后進行收縮量的設置。一般設置為2比較合適，也可根據(jù)自己需求進行調(diào)整。

13、設置好收縮量后，按Delete，然后Ctrl+D退出區(qū)域選擇，即可得到被標記的細節(jié)區(qū)域。

14、最后選擇直線工具，把細節(jié)的標記區(qū)域和細節(jié)放大圖進行連接。

15、保存圖片即可，得到像文章中的圖片了。

好了，今天的分享就到這里啦，如果有什么疑問可以留言咨詢。