0代码复现4分生信文章

今年大年初一的时候,一篇0代码0实验的4分生信文章横空出世,给还奋战在医学院校的科研僧们打了一只兴奋剂!话不多说,现在就和小编一起复现发表在Journal of Translational Medicine期刊上的这篇文章——The role of ARHGAP9: clinical implication and potential function in acute myeloid leukemia(图1)。

图1

这篇文章用8个免费在线的癌症数据库说明了ARHGAP9在急性髓细胞白血病的临床意义和潜在功能,对于忙碌的临床医生和求毕业的医学生来说简直是黑暗中的一丝光亮。

①在Figure1中(图2),作者用HPA和CCLE数据库中分析得到:AML细胞系中ARHGAP9过表达。

图2

>> Figure 1a:打开HPA数据库(https://www.proteinatlas.org/),输入ARHGAP9点击cell type,即可得到在各种细胞系中ARHGAP9的表达(图3)

图3

>> Figure 2c:打开CCLE数据库https://portals.broadinstitute.org/ccle,同样输入ARHGAP9,即可得到ARHGAP9在CCLE的表达(图4)。

图4

②在Figure2中(图5),作者用UALCAN、GEPIA和GEO数据库中分析得到:AML病人中ARHGAP9过表达。

图5

>> Figure 2a:打开UALCAN数据库,http://ualcan.path.uab.edu/,点击TCGA analysis,再输入ARHGAP9,点击Explore,点击Pan-cancer view(图6),即可得到Figure 2a。

图6

>> Figure 2b:打开GEPIA数据库,http://gepia.cancer-pku.cn,输入ARHGAP9(图7),即可得到Figure 2b。

图7

>> Figure 2c: 再在Expression DIY板块,选择BOX PLOTS,输入ARHGAP9,LAML数据库(图8),即可得到Figure 2c

图8

>> Figure 2d&e:在NCBI网站中,https://www.ncbi.nlm.nih.gov/,输入GSE14468,点击进入GEO数据库,点击Analysis with GEO2R(图9)

图9

>> Profile graph中输入226906_s_at(也就是ARHGAP9,可以通过旁边View data for GPL570查找基因对应编码)再点击Sample Values,得到ARHGAP9的表达量,复制数值与对应分组对应(图10),再作图为Figure 2d。同理可复制Figure 2e

图10

③在Table 1中(图11),说明了ARHGAP9与临床患者资料的相关性。作者在TCGA数据库中下载了151例患者ARHGAP9的表达量和临床资料,并统计为表格。

图11

>> 打开https://portal.gdc.cancer.gov,输入TCGA-LAML(图12)

图12

>> 下载RNA-seq数据

TCGA-LAML数据库中一共有200例,有RNA-seq数据的只有151例(图13)

图13

点击进入后,选择HTSeq-FPKM这种RNA-seq结果呈现方式,再点击Add all files to carts,点击Download-Cart,即可获取每个病例的RNA-seq结果,搜索ENSG00000123329即可得到ARHGAP9表达量。注:下载后的文件名称需与Case UUID相对应(图14)

图14

>> 下载临床信息。

在此网站输入TCGA-LAML后(图12),点击RNA-seq进入Case页面(图13),随意点击其中一个Clinical,包含了两个文件,一个是此Case的临床信息,另一个是在TCGA-LAML中所有Case的临床资料,下载有200 cases的文件(图15)

图15

将下载的txt文件用Excel打开(图16),然后与之前下载的RNA-seq结果一一对应(RNAseq结果有Case ID,),即可通过统计得到Table 1。

图16

④在Figure 3&4中(图17),使用GEPIA和LinkedOmics数据库说明了ARHGAP9在AML中的预后价值。

图17 Figure 3

图17 Figure4

>> Figure 3a:打开GEPIA数据库,http://gepia.cancer-pku.cn,输入ARHGAP9,再点击Survival→Survival plot,选择LAML数据库(图18),即可得到Figure 2b。

图18

>> Figure 3b:打开LinkedOmics数据库,http://linkedomics.org/admin.php(需先注册,用自己邮箱即可),首先选择肿瘤类型—LAML,接着选择数据类型—RNAseq结果,下一步填写基因名称ARHGAP9,选择靶数据—Clinical类型,最终选择合适的统计方法,点击Submit Query。单击View按钮(图19)。

图19

>> Figure 3c:按照Table 1中的方式打开TCGA数据库,将临床资料与ARHGAP9的mRNA表达水平一一对应,列入Excel中(图20)。

然后通过Graphpad prism的X-Y功能得到生存分析图.

详细教程见官网链接:

https://www.graphpad-prism.cn/guides/prism/8/statistics/stat_howto_survival.htm

图20

>> Figure 4:由于我们已获得临床资料和其对应ARHGAP9的mRNA表达,因此可整理不同临床分组的ARHGAP9表达值,然后再通过Graphpad prism的X-Y功能得到生存分析图。

⑤在Figure 5中(图21),作者通过火山图和韦恩图展示了ARHGAP9高表达组和ARHGAP9低表达组的转录组差异特征。

通常我们采取R语言进行火山图和韦恩图的绘制,在这里小编给大家推荐几款用于可视化做图的在线网址,助力大家轻松科研。

图21

>> ImageGP:打开网址http://www.ehbio.com/ImageGP/,选择Volcano plot或VennDiagram plot,输入数据(火山图需提前将转录组数据进行校正,得到log2 fold change和P值),然后调整图像显示参数,即可得到火山图和韦恩图(图22)。

图22

>> LinkedOmics:首先选择肿瘤类型—LAML,接着选择数据类型—RNAseq结果,下一步填写基因名称ARHGAP9,选择靶数据—RNAseq类型,最终选择Spearman correlation,点击Submit Query,即可得到火山图(图23)。还可下载数据Download data进一步绘制韦恩图。

图23

⑥在Figure 6中(图24),作者进一步分析了ARHGAP9表达高、低两组之间具有特异性差异的转录基因的生物学功能通路。

图24

>> Figure 6a-c:打开Metascape网址:https://metascape.org,上传基因列表文件,接着选择物种,点击Express analysis,即可得到特异性差异基因的富集分析结果(图25)。

详细内容可参考:

https://mp.weixin.qq.com/s/Ot8070PvBHrH2JvZl7ZQmQ

图25

⑦在Figure 7中(图26),作者进一步分析了ARHGAP9表达高、低两组之间具有特异性差异的转录基因的交互网络,寻找到与其密切相关并作用于AML的KIF20A基因。

图26

>> Figure 7a&b:打开String网址:https://string-db.org,选择Multiple proteins,输入有特异性差异的基因名称,选择物种Homo sapiens,点击Continue,得到交互图(图27)。随后通过Cytoscape软件进行图像美化,详细教程见https://zhuanlan.zhihu.com/p/220527695。最终选取评分高的基因组成Figure 7b。

图27

>> Figure 7c&d:在GEPIA数据库中,检索评分高的基因与AML的关系,鉴定得到KIF20A基因与之相关。

小编有话说,整篇文章通过8个开源的数据库,确定了ARHGAP9在AML疾病中的重要作用,并通过分析ARHGAP9高、低表达两组的转录组特异性差异,找到与之相关的KIF20A基因。那后续即可通过细胞实验&临床检测来验证推测,那又是一篇文章啦。临床医生和求毕业的医学生发3分文章也不是那么难呀!

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