第23周 2018 — 10.21-10.27

原文鏈接: Application of weighted gene co-expression network analysis to identify key modules and hub genes in oral squamous cell carcinoma tumorigenesis
DOI：10.2147/OTT.S171791
期刊：Onco Targets Ther.
影響因子：2.656

導(dǎo)讀

這是一篇完全基于公共數(shù)據(jù)挖掘，沒有做任何實驗的文章，充分利用了多種數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)軟件和工具，除了WGCNA的分析過程，其他部分不需要編程基礎(chǔ)。而WGCNA的分析教程太多太多，優(yōu)秀的如：

• 一文學(xué)會WGCNA分析
• GEO數(shù)據(jù)挖掘-第三期-口腔鱗狀細(xì)胞癌（OSCC）

另外值得一提的是這篇文章發(fā)表的期刊：OncoTargets and Therapy，影響因子2.656，但是見刊速度驚人，從投稿到見刊總用時平均不超過2個月。如果是急于畢業(yè)等需要這種類型的文章，這篇文章的研究方法（套路）可以參考，該類型的期刊也可以關(guān)注下。

見刊速度確實快

研究方法

用到的數(shù)據(jù)庫詳細(xì)介紹

1. GEPIA (http://gepia.cancer-pku.cn/)

Tang, Z. et al. (2017) GEPIA: a web server for cancer and normal gene expression profiling and interactive analyses. Nucleic Acids Res, 10.1093/nar/gkx247.

GEPIA是2017年北京大學(xué)開發(fā)的一個腫瘤和正?；虮磉_(dá)的集分析和可視化的交互網(wǎng)站平臺。目前包括9736個腫瘤樣本和8587個正常樣本，數(shù)據(jù)分別來自TCGA數(shù)據(jù)庫和GTEx。

可以做的分析有：

• 單個基因分析：
  任意輸入一個基因symbol，General信息里會給出該基因研究現(xiàn)狀的一個summary；基因的平均表達(dá)值在tumor和normal的bodymap中的分布；在不同癌癥
  癌癥類型中的表達(dá)（包括dot plot, bar plot）; 還給出了該基因的相似基因。同時還包括差異分析，定制表達(dá)譜圖分析，生存分析，相關(guān)性分析，PCA等。
  
  單基因分析
• 癌癥類型分析：
  給定一個癌癥類型，用常用的統(tǒng)計學(xué)方法和閾值做差異基因分析以及基因在染色體上的分布；還包括和癌癥類型最顯著相關(guān)的基因的生存分析
• 多個基因分析：
  包括多個基因比較，相關(guān)性分析，降維
• 應(yīng)用范圍：
  該數(shù)據(jù)庫主要用于癌癥分析，如果有感興趣的基因，可以使用該網(wǎng)站做差異、聚類、相關(guān)性和生存分析。

2. Human Protein Atlas database (https://www.proteinatlas.org/)

人類蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫是2003年由瑞典人發(fā)起的，旨在利用不同的組學(xué)技術(shù)（包括抗體成像、質(zhì)譜、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)等方法）繪制細(xì)胞、組織和器官中的所有人類蛋白質(zhì)圖譜。
包括三部分，組織、細(xì)胞和致病圖譜：

• Tissue Atlas
  展示蛋白質(zhì)在人體組織和器官的分布

Uhlén M et al, 2015. Tissue-based map of the human proteome. Science, PubMed: 25613900 DOI: 10.1126/science.1260419

• Cell Atlas
  展示蛋白的的亞細(xì)胞定位

Thul PJ et al, 2017. A subcellular map of the human proteome. Science.PubMed: 28495876 DOI: 10.1126/science.aal3321

• Pathology Atlas
  展示蛋白質(zhì)水平對癌癥患者生存的影響

Uhlen M et al, 2017. A pathology atlas of the human cancer transcriptome.
Science.PubMed: 28818916 DOI: 10.1126/science.aan2507

使用介紹：
輸入一個基因，會給出該基因的相關(guān)蛋白的描述，亞細(xì)胞定位等

3. CBioPortal (http://www.cbioportal.org/)

cBioPortal for Cancer Genomics 提供了探索、可視化和分析多種維度的癌癥基因組數(shù)據(jù)的網(wǎng)站資源?？梢蕴剿骰蜃儺悓εR床的影響，包括多種可視化方法。

文章結(jié)果

(1) WGCNA的分析結(jié)果:

• 樣本聚類和軟閾值的選擇
  
  Fig1
• 構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)
  
  Fig 2
• 顯著性模塊的選擇
  
  Fig 3
• 提取顯著性模塊中的hub genes, 用cytoscape做網(wǎng)絡(luò)圖
  
  Fig 4
• 模塊基因的GO和KEGG富集分析
  
  Table 1, 2

(2) Hub genes的驗證結(jié)果

• 用GEPIA數(shù)據(jù)庫對hub genes進(jìn)行生存分析
  
  Fig 5
• 差異基因和模塊基因的關(guān)聯(lián)分析，相互驗證
  
  Fig 6
• 轉(zhuǎn)錄本水平驗證
  
  Fig 7
• 翻譯水平驗證
  用的Human Protein Atlas database數(shù)據(jù)庫
  
  Fig 8

用CBioPortal對基因組變異和hub genes關(guān)聯(lián)分析

Fig 9

雖然這篇文章屬于套路文章，利用的也都是公共數(shù)據(jù)資源和工具，但是也有值得借鑒的地方，利用WGCNA找到hub genes后，從轉(zhuǎn)錄本水平、翻譯水平、臨床結(jié)果和基因組變異多個角度驗證；還有文中提到的3個公共數(shù)據(jù)庫資源值得挖掘和利用，尤其是對做實驗的同學(xué)，完全可以用別人的工具驗證分析結(jié)果，繪制好看的圖。
君子生非異也，善假于物也。