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  • 阅读: 2022/3/16 11:33:37

    众所周知,单细胞测序现在是火得不得了,到了大家都趋之若鹜的程度,但是经费不够、想挖掘别人的数据可学着又费劲怎么办?

    今天,我就来给大家分享一个蹭上单细胞热点的最易学套路~

    今天给大家带来的文章题目是:《Pan-cancer analysis of oncogenic role of Programmed Cell Death 2 Like (PDCD2L) and validation in colorectal cancer》,今年二月底刚发表在《Cancer Cell International》,影响因子5.722

    这篇文章不仅一点单细胞的简单蹭热点动作值得学,干湿结合的操作也非常值得借鉴。赶紧给我往下看!

    复现工具

    ???仙桃学术

    https://www.xiantao.love

    ???TISIDB

    http://cis.hku. hk/TISIDB/index.php

    ???STRING

    https://www.string-db.org/

    ???TIMER2.0

    http://timer.comp-genomics.org/

    ???CancerSEA数据库

    http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/home.jsp

    文章思路

    △挑

    Fig1PDCD2L在泛癌中的异常表达

    ○圈、联

    Fig3PDCD2LPPI互作分析,以及共表达基因的GO/KEGG富集分析

    Fig4:分析PDCD2L免疫浸润,与CAF的关系

    Fig5PDCD2L在单细胞测序中与肿瘤功能的分析

    ☆靠

    Fig2PDCD2LOSDFS相关性的泛癌分析

    Table1:临床相关性表

    □湿

    Fig6:免疫组化、western检测PDCD2LCRC组织中的表达

    Fig7:在CRC细胞系中沉默PDCD2L,使用流式检测细胞凋亡,CCK-8EDU染色检测增殖

    复现步骤

    Fig1PDCD2L在泛癌中的异常表达

    A-B:这两幅图是在ONCOMINE数据库做出来的,但是大家都知道现在这个数据库已经不接受新用户注册了,但是没关系,仙桃的这个功能早就已经非常成熟了~

    打开仙桃学术https://www.xiantao.love , 按照如下选择:

    确认出图:

    就是这么简单粗暴

    这篇文章的Fig1出现了bug,图注中有ABCD四幅小图,但里只有ABC三幅,乍一看找不到D图,再仔细一看,C图对应的是图注中的D

    小伙伴们投稿的时候可要细心,千万别犯这样的错误呀~

    那我们就来复现C图吧!

    就以第一个小图为例,进入TISIDBhttp://cis.hku. hk/TISIDB/index.php ,在主页检索框填入分子PDCD2L

    点击submit

    选择 Subtype,下拉页面,找到Molecular subtype,在右边的选项框选择癌种,就能出一模一样的啦~

    其他的小图就是在这个选项框多选几遍~

    然后选择Immune subtype,就能得到图4C图,敲黑板了哈,后面我们就不重复做了哦!

    Fig2PDCD2L在泛癌中的预后价值

    仙桃宝宝再次上线!生存分析,我们是专业的~进入仙桃,还没领取的工具的科研宝子,先速来领取,否则没法下步的

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    咱们就以ACC为例,按照下图选择参数,填入分子

    确认出图:

    其他的每个小图就分别选择对应肿瘤类型,按这个操作一遍就好啦~

    Fig3PDCD2L的共表达网络和富集通路分析

    3A图:我们熟悉的STRING数据库,他又出现了!

    主页点击 SEARCH,按照文中描述设置参数,低可信度,交互数少于20,继续SEARCH

    结果出来后我们还要再设置一下,数据来源为实验证据:

    UPDATE,然后出图:

    3BC图,作者分析了泛癌中与PDCD2L相似表达模式的基因,并选择了前100个基因作为候选基因,然后对PDCD2L、与PDCD2L结合的蛋白和100个候选基因进行了GO富集分析和KEGG分析。

    我们已经获得了与PDCDL2结合的蛋白,接下来是共表达基因的获取。

    使用GEPIA2http://gepia2.cancer-pku.cn/),按下图,在TCGA Tumor中全部选中后点击Add,旁边的表达数据集中就会自动出现:

    点击List,开始分析:

    点击 download下载数据,可用excel打开:

    然后将PDCD2L以及与之交互的蛋白和这100个基因整理在一起:

    仙桃再次上线,找到GO/KEGG富集分析:

    把刚刚得到的分子复制到分子列表,点击确认:

    下载Excel表格并保存结果,然后下一站——可视化

    在基本参数中分别填入BPCCMFKEGG的前十个ID名称,这里以BP为例,在Excel中筛选BP,然后按p.adjust升序排列后

    将前10ID名复制到仙桃的ID list

    得到:

    其他的图可以通过相同方法筛选后复现~

    Fig4PDCD2L表达与CAF的负相关

    A:进入TIMER2.0http://timer.comp-genomics.org/),如下图所示,在immunegene中填入PDCD2L,细胞选择CAFsubmit后就能得到下面的结果

    可自行选择下载的结果格式,就是酱

    刚才的页面向下拉就能看到一个表格,点击其中的结果就能得到具体图形,比如:

    点击BLCAEIPC计算结果,页面就会弹出:

    然后我们下载就好啦~

    C图还是在TISIDB做的,之前已经一起复现过了~

    Fig5PDCD2L在单细胞测序中的结果及其与肿瘤功能的相关性

    文章亮点来了!一个数据库,作者蹭上了单细胞的热度,这就是CancerSEA数据库(http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/home.jsp)!先进入主页:

    点击Search

    在这里填入PDCD2L,再Search

    就能一键搞定所有的图:

    简直不要太容易!

    最后还有一张表格,虽说是作者自己的样本做出来的,但我们用数据库也可以:

    PDCD2LCRC临床相关性表

    废话不说,打开仙桃,按照下面,在基线资料表选择结直肠癌,填入分子,再根据文章的表格选择临床参数:

    确认后:

    大家可以自行下载表格结果~

    好了,虽然单细胞的这一点点分析为文章加了一点分,但明显这些不费吹灰之力,数据库点点点就能搞定的一系列操作肯定是不够5+的,最后还有重头戏,就是干湿结合!我们来看看做着做了些什么:

    差点给了我一种如此轻轻松松就能发5+的错觉。。。

    看到作者做的实验部分,这工作量其实也不少了,免疫组化,western 的简单基础实验没有少,还做了基因沉默,用qPCR、流式细胞术、细胞荧光等检测了功能表型

    咱们反过来想想,如果只做这一点实验,要发3分都得去庙里烧个香了吧,但是就花几个小时时间在数据库里点点点,凑点图,一下子发5+,这性价比也不是说说而已!

    写着写着我就激动了,准备给自己的实验也加点点鼠标的工作量!


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