建立疾病相關(guān)ceRNA網(wǎng)絡(luò)的思路大致是：首先篩選在疾病中顯著差異表達(dá)的lncRNA（circRNA）、miRNA和mRNA，然后預(yù)測(cè)它們之間的互作關(guān)系，就可以建立一個(gè)ceRNA網(wǎng)絡(luò)。由于ceRNA網(wǎng)絡(luò)建立起來(lái)方法單一，也很容易出結(jié)果，幾乎每一種腫瘤都被建立過(guò)ceRNA網(wǎng)絡(luò)，并且在2019年之前online了。不過(guò)，沒(méi)有趕上童鞋們莫急，還是有機(jī)會(huì)的，讓我們瞅瞅這篇文章都干了些啥，有哪些亮點(diǎn)。
01??鑒定在KIRP中顯著差異表達(dá)的RNA
將TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)中KIRP數(shù)據(jù)集中癌和癌旁的RNA-seq數(shù)據(jù)進(jìn)行差異表達(dá)分析，篩選到1,832 DEmRNA(853 up-regulated?and 979 down-regulated)，1,036 DElncRNA (458 up-regulated and 578 downregulated) 和 93 DEmiRNA (42 up-regulated and 51 down-regulated)。
02??差異mRNA功能分析
對(duì)顯著上調(diào)和下調(diào)的mRNA分別進(jìn)行GO和KEGG富集分析。（亮點(diǎn)1：除了常規(guī)的氣泡圖和條形圖外，作者還繪制了KEGG網(wǎng)絡(luò)圖，圖種將mRNA的名稱、foldchange、富集通路、和富集數(shù)都進(jìn)行了展示，很精美）。
03??CeRNA網(wǎng)絡(luò)建立
miRTarBase和miRcode預(yù)測(cè)DEmRNA、DElncRNA和DEmiRNA之間的互作關(guān)系。
04??蛋白互作網(wǎng)絡(luò)（PPI）分析
把ceRNA網(wǎng)絡(luò)中的mRNA挑出來(lái)，單獨(dú)建立蛋白互作網(wǎng)絡(luò)，探究網(wǎng)絡(luò)中mRNA對(duì)預(yù)后的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)7個(gè)mRNA中有6個(gè)都顯著與預(yù)后有關(guān)。
05??篩選生物標(biāo)志物和構(gòu)建預(yù)后模型
作者首先用單因素Cox回歸方法從ceRNA網(wǎng)絡(luò)中篩選了顯著與預(yù)后相關(guān)的RNAs，然后用stepwise regression?篩選最佳特征基因（亮點(diǎn)2）。最后確定了8個(gè)RNAs構(gòu)建預(yù)后模型。Risk score = 0.320?GF2BP3 C 0.624?PLK1 C 0.356?LINC00200 - 0.817?NCAPG C 0.484?CENPF - 0.332?GAS6_AS1 C 0.130?miR_217 - 0.241?LRRC4。
06??8個(gè)RNAs表達(dá)與臨床分期的關(guān)系
與預(yù)后不良顯著相關(guān)的RNA的表達(dá)量會(huì)隨著臨床分期的上升而上升，與預(yù)后良好顯著相關(guān)的RNA的表達(dá)量會(huì)隨著臨床分期的上升而下降（亮點(diǎn)3）。
07??8個(gè)RNAs與腫瘤類型的關(guān)系
KIRP有兩種亞型type 1和type 2。其中type 2有更差的預(yù)后。與預(yù)后不良顯著相關(guān)的RNA在type 2中的表達(dá)量顯著高于type 1，與預(yù)后良好顯著相關(guān)的RNA在type 2中的表達(dá)量顯著低于type 1（亮點(diǎn)4）。
看完全文，小姐姐找到4個(gè)亮點(diǎn)：
1）KEGG網(wǎng)絡(luò)圖；
2）篩選特征基因方法新穎（stepwise regression）；
3）特征基因分別在不同臨床分期中進(jìn)行表達(dá)水平比較；
4）特征基因分別在不同腫瘤亞型中進(jìn)行表達(dá)水平比較。
不過(guò)感覺(jué)2021年做這些工作再發(fā)5分很困難了，這篇文章其實(shí)還有很多地方可以補(bǔ)充的，例如：“構(gòu)建預(yù)后模型”，我們可以將工作細(xì)化，把樣本分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，這樣得到的結(jié)果更加可信；“特征基因表達(dá)與臨床分期的關(guān)系”，這里我們可以再對(duì)其他臨床特征進(jìn)行拓展，例如：年齡、TMN分期、性別等等；對(duì)于建立的預(yù)后模型，我們可以再用其他數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行外部驗(yàn)證，并且可以用單因素和多因素Cox回歸分析驗(yàn)證其臨床獨(dú)立性；對(duì)于預(yù)后模型預(yù)測(cè)出的高低風(fēng)險(xiǎn)患者，我們可以做一個(gè)基因富集分析（GSEA）比較不同組患者富集通路的差異，也可以比較兩組患者的免疫細(xì)胞浸潤(rùn)情況及腫瘤突變負(fù)荷情況。當(dāng)然，我們還可以加一些實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，例如：qPCR、WB、免疫組化驗(yàn)證一下特征基因在KIRP上的表達(dá)差異，或者是在不同臨床分期上的表達(dá)差異；雙熒光素酶報(bào)告實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)中l(wèi)ncRNA-miRNA-mRNA的調(diào)控情況等等。
