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轻松发4.5分SCI,你也可以

今天看到一个新闻,说青岛大学教授郁金泰博士在8年不到的时间里发表了232篇论文,在近连续三年中平均每5.3天发表一篇论文。小编不仅被震惊到了,而且深受打击……发文章到底有没有捷径?肯定有,不然每5.3天一篇是什么概念。郁博士的成就应该非常人所能企及。那有没有完全可以复制的模板呢?
今天给大家介绍的这篇文章也真的是厉害了word哥,做了miRNA芯片,在GCBI上自行分析,就做到靶基因功能预测这一步(思路图中黄色选框部分),在没有任何实验验证的情况下,4.492分轻松拿下。埋头实验的亲们,曙光来了。
                                                                                          图1 miRNA研究思路图(黄色部分为作者实验部分)

miRNA(MicroRNA)是真核生物中一类长度为22 nt左右的非编码单链RNA分子,其可与靶mRNA3’UTR区或编码区通过碱基互补配对原则特异性结合,诱导靶mRNA降解或抑制其蛋白质产物的表达,从而在转录后水平对基因表达进行调控。作者具体如何做到的呢?
 
文章案例
Identification of MicroRNAs Involved in Growth Arrest and Apoptosis in Hydrogen Peroxide-Treated Human Hepatocellular Carcinoma Cell Line HepG2
相关疾病:Hepatocellular Carcinoma                   IF: 4.492
样本编号:GSE84406                                               PMID: 27597883
发表日期:2016.07.13  
 
氧化胁迫和miRNA都在病变过程中发挥重要作用,但对两者的联系却知之甚少。作者研究了肝细胞癌细胞系HepG2在H2O2处理下的miRNA表达谱,试图找出在氧化斜迫下敏感的miRNA 。

研究方法

生理实验+芯片+生信分析

研究思路

生理实验
用系列生理实验证明了H2O2处理能降低HepG2细胞活性,抑制其增值,诱导细胞周期停滞和细胞凋亡。
 
寻找差异miRNA
600uM H2O2处理24h 后的HepG2用Affymetrix microRNA 4.0 Array进行miRNA表达谱检测,筛选出了131个差异表达miRNA(fold change>2,Q<0.05),其中125个表达上调,6个表达下调。(差异基因结果解读)
                                                                            图2 miRNA表达谱热图,high代表600uM H2O2处理组,con代表对照组,无处理

差异miRNA靶基因预测
miRNA通过与靶基因相互作用从而发挥其后转录调节功能,所以要了解miRNA的功能,就得首先知道它的靶基因。作者用GCBI平台进行了miRNA靶基因预测,平台综合miRanda和TargetScan的结合参数预测得到较为可靠的交集靶基因,共预测得到13504个靶基因。(靶基因预测方法学)
靶基因功能分析
为分析靶基因的生物学功能,对靶基因进行GO和pathway富集分析,下表为排名前20的GO和pathway。(GO和pathway结果解读

图3 GO功能富集图

                                                                                                               图4 pathway富集图

进一步对61个显著性pathway进行path-net分析寻找核心pathway,其中MPKM signaling pathway(degree=44),apoptosis(degree = 29),pathway in cancer(degree=28),cell cycle(degree=24)分值最高,暗示其可能在H2O2处理中发挥核心作用。(path-net分析结果解读
                                                                                                                                     图5 path-net结果图

 
寻找核心miRNA和其靶基因
作者用miRNA-gene-networks和miRNA-GO –networks来寻找核心miRNA和其靶基因。miRNA-gene-networks是用miRNA与靶基因之间的靶向调控关系来建立的microRNA-gene作用网络,用节点的连通度来表示节点的重要程度,degree值的大小来衡量microRNA对周围gene的贡献程度,或gene对周围microRNA的贡献程度。核心的miRNA或gene就是在网络图中Degree较高的。
                              图6 miRNA-gene-networks网络图(圆圈代表基因,方块代表miRNA,其大小用degree值来衡量,越大表明其越核心)

miRNA-GO –networks以网络的方式直观展现miRNA与其靶基因功能之间的调控关系。通过节点的连通度来衡量节点的重要程度,从侧面反映miRNA可能具有的潜在功能GO,或某个功能GO对哪些microRNA有潜在影响,并通过定量化分离出具有核心调控作用的miRNA及发现多种miRNA集中调控的核心基因功能。核心的 miRNA或GO就是在网络图中Degree较高的。
图7 miRNA-GO –networks(黄色的圆圈代表GOs,红色的方块代表上调的miRNA,蓝色的方块代表下调的miRNA,大小用degree值来衡量,越大表明其越核心)

 
通过miRNA-gene-networks和miRNA-GO –networks分析,筛选出了6个最核心的miRNA及其靶基因,6个核心miRNA列表如下:
文章简单思路如上,作者没有做任何验证,加上生理数据,为啥就能发4.5的SCI呢?只因图太漂亮?觉得这篇文章的亮点在于生理数据漂亮,加上较为完整的生信分析,且两者的结果较为吻合,虽没有实验加以验证,但也算比较系统。

那作者的成功是否真能复制呢?实验背景下的生理实验大家自行解决,分析这部分是完完全全可以复制的。文章作者生信完全自行分析,可我是小白,不会怎么办?回想下,作者用的啥?GCBI分析平台作者可以,你也行的,用作者的数据GSE84406来试下。
 
1 进入GCBI官网,建立分析方案
GCBI官网 https://www.gcbi.com.cn/gclib/html/index
 在在线实验室建立如下分析方案
                                                                                                                    图8 分析方案
 
在网络分析模块中,分别选择对应的分析方法。
                                                                                                                                图9  网络分析面板
 
2 选择样本
在GCBI搜索样本,可直接搜样本号或者搜对应文献都可以,点击将样本发送到GCBI在线实验室。数据导入项目中后,点击方案中的样本分组,通过样本分组管理选择对应的实验组和对照组数据。
图10 查找样本

 
                                                                                                                        图11 选择相应的样本数据

 
3 设置各模块参数
差异分析              P值<0.05 Q值<0.05 fold change>2
GO分析               P值<0.05 FDR<0.05
Pathway分析      P值<0.05
 
4 运行
点击运行,这个方案不到一分钟就运行成功了,可在线查看结果,也可下载结果进行查看,下载结果导图如下:
                                                                                                                    图12 结果导航页面

 
分析结果下载,也可自己在GCBI上实操下。http://pan.baidu.com/s/1bpsrsnl
 
 
检测工具:
Affymetrix microRNA 4.0 Array(文中使用)知识拓展

三点搞定GEO数据上传
差异基因结果解读
GO和pathway分析及结果解读手把手教你用GSEA做富集图
如何用path-net挑选核心pathway
趋势分析及结果解读
共表达网络分析结果解读
芯片Meta分析
(1)

本文由 GCBI学院 作者:乞嘚咙咚呛咚呛 发表,转载请注明来源!

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