生信分析也能零程式碼發3分的SCI

• 2019 年 10 月 7 日
• 筆記

經常有小夥伴跟我抱怨，沒時間沒精力去學程式碼，太複雜了。當然也有些小夥伴確實打起精神開始學，從網上搜了一大堆R語言資料，和生物資訊學資料，甚至還買了本R語言實戰的書，甚至還學起了python，準備大幹一場。但是，有時候實在是心有餘而力不足，一邊要學實驗技術，上課，讀文獻，甚至要在臨床輪轉，當初高漲的熱情很快就被磨滅，然後就沒有然後了。

如果實在沒時間精力程式碼，咱們還有好用的資料庫呀，如果運用得當，又有好的想法，一樣能做些工作，這裡白介素同學分享一篇文獻，全文沒有使用任何一句程式碼，但是人家發了3分的文章哦。來來來，解析下這篇文章是怎麼操作的吧，首先看看摘要內容：

看到方法學部分了吧， 人家就用了4個網路資料庫，說明一下，全是在線的點擊版本，非常簡單好用。做的工作其實也很簡單，就是講了看了AQP這個基因family在乳腺癌中的表達情況，與預後關係等。

下面看下具體是做了哪些內容嘞？咱們看圖說話：

這張圖很熟悉呀，就是Oncomine資料庫做的，操作一下，特別說明這個資料庫本身需要edu的郵箱註冊，用起來很方便，是最大的腫瘤晶片資料庫。這裡作者是看下這些目標基因在各種腫瘤裡邊的表達情況，以熱圖的形式展現出來。

然後放了張表格，其實也不是關鍵數據，也是Oncomine的數據。

接下來又是張表格，分析了下各個基因的mRNA表達水平與臨床病理特徵的相關性。這個是在bc-GenExMiner v4.1這個資料庫做的。

然後是這些基因在不同分級中的表達情況：（這裡指出下作者沒說清楚用啥做的，確定的是還是用以上這些資料庫的數據）

然後就是做生存分析了，看下這些基因與預後的關係，用的資料庫是KMplot，這個大家應該比較熟悉了，非常好用的資料庫，作的圖可直接用於發表。

再接下來，還是一個這樣的生存分析，展示的是這些基因在不同亞型中與預後的關係，也是用這個資料庫操作的，很簡單，看起來數據很多，其實不然。

再接下來，換了個資料庫，該分析的都分析得差不多了，用cBioportal資料庫分析基因突變與生存的關係，還有這些基因在乳腺癌中的突變情況，那個圖也很簡單：關於該資料庫的使用我們做了一期非常細緻的帖子：懶人如何分析TCGA數據之cBioportal網站

全文的分析內容到這裡就結束了，後面必然還需要大段的討論分析的，這個你懂的。就這樣一個3分的文章研究內容就結束了。這篇文章能得到哪些結論呢？ 頂多就是這些基因在腫瘤中的表達情況，預後情況，還有就是突變情況這三個層次了。

如果熟悉這些資料庫，完成這些操作3天的時間肯定是足夠了。

好了，白介素同學只能幫到這裡了。 熟練使用資料庫去呀，資料庫就在那裡，怎樣使用，會不會使用全看自己了。