小快手337
生信分析论文写法如下:
这次我们来讲解的这边文献是 2019-10-12 发表的 OTT 杂志上的一篇生信加少量实验验证的文章。实话实说,目前对于生信最最最基本的,如果没有实验验证还是不好发文章的。所以一般都会加一些实验验证的。
这个文章的主要流程是个这样的:这里我们就基于文童的材料方法来说一下具体的内容:公共数据获取:当中关于公共数据获取部分提到了这些东西。使用了 GEO 数据库来进行候选数据筛选。
这 GEO 里面找到了三个芯片,其中描述了这三个芯片的平台。差异表达分析:作者使用了 GEO2R 来进行数据的筛选。富集分析:接着作者对差异表达的基因进行了富集分析,其中包括 GO 分析和 KEGG 分析。
作者使用的富集分析的软件是 DAVID,这个软件我们也吐槽过说,更新不及时,是很好用,所以推荐是 WebSestalt 富集分析软件,或者 clusterprofiler。蛋白相互作用分析:5TCGA 数据库验证再往下作者做的其实是 TCGA 的数据库验证,但是在材料方法里面没写。我们可以在结果当中具体的过程。
对于肿瘤研究,现在如果只是用 GEO 数据集分析,不用 TCGA 再看一下的话,都觉得不好意思,所以一般的肿瘤研究可能都会用到 TCGA 的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于 TCGA 有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的 GEPIA 的数据库。这个数据库对于查询 TCGA 表达结果还是很好用的,简单上手。
核心基因甲基化相关分析:在核心基因选择之后,利用了 TCGA 的甲基化数据MEXPRESS 来查看基因的田基化水平有没有变化。由于版本的更新。现在的这个数据库的 版本的结果会比之前的更加详细一些。
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