Hello，今天给大家分享frontiers in Oncology（IF：4.85）上最新发表的一篇有点意思的文章。文章并不是一开始就想到要做什么，而是对疾病展开研究，发现了一些结果跟研究的疾病关联性较大进一步再展开分析和描述。话不多说来看看究竟是怎么做的吧。

流程图：

结果：

1、文章首先筛选了疾病和正常间的差异基因（正常用的是GTEx,正常样本不足的情况下大家可以学习下，不过要记得去批次效应），展示的是高低表达的各top50（这样图看起来效果更佳，get一下）。划重点：对差异基因富集分析，富集到了细胞周期相关的通路：E2F targets, MYC targets、G2M checkpoint、P53 pathway。因此，作者推断细胞周期相关基因对结肠癌发展过程有重要意义，接下来作者在数据库中筛选了cell cycle-associated genes并对其在结肠癌中展开研究。

2、cell cycle-associated genes对样本进行NMF聚类，得到分子亚型，发现分子亚型间生存差异是显著的

3、NTP方法和显著差异的top50细胞周期基因，对TCGA和独立数据集（GSE17538 、GSE39582）分型的验证发现NTP方法能准确重复分型、独立数据集分型间生存也是差异的。研究还结合了临床指标进行分析。

4、结肠癌细胞周期相关的分子亚型进行细胞周期相关通路的ssGSEA富集分析（TCGA和GEO数据集），发现分型间这些通路得分都是显著差异的。

5、结肠癌细胞周期相关的分子亚型间高频突变基因差异展示（总体样本+分开）

6、有意思的是接下来作者对两个亚型分别基于细胞周期相关预后基因构建了预后风险模型（GEO数据集7：3划分为内部训练和内部测试集、TCGA做外部测试集），预测效果AUC 值基本都在0.7

好啦，今天的这篇文章分享就结束了。有没有学习到一些知识呢。小编认为，这篇文章的可取之处在于从分析的结果选择疾病研究方向，给了审稿人一个理由相信该研究是有意义和价值的。并不是毫无根据的分析，从真实分析的结果机制的出发。找到了结肠癌中有意义的分子分型，以及构建能预测分型预后的双风险signature。