国庆节期间OncoTargets and Therapy杂志发表几篇以生信分析为主的文章，我觉得非常具有代表性，解读给大家学习下。篇文章标题Five Hub Genes Can Be The Potential DNA Methylation Biomarkers For Cholangiocarcinoma Using Bioinformatics Analysis看标题是典型的PPI挖掘核心基因然后做预后的那种思路。当然本篇文章也是延续了这个思路。当然作者比较狠，通篇没有涉及任何编程，充分贯彻了能手动绝不编程的思想意志。一、下载GEO数据然后直接利用GEO2R筛选DEGs。二、DAVID功能富集分析。三、String构建PPI网络。四、GEPIA鉴定核心基因的表达和预后情况。五、MEXPRESS数据库做核心基因的甲基化分析。六、细胞实验验证。Results:A total of 115 downregulated DEGs were identified. Among them, 10 hub geneswith a high degree of connectivity were picked out. Among these 10 hub genes, F2, AHSG,ALDH8A1, SERPIND1 and AGXT showed higher DNA methylation levels of promoter in CCA compared with normal liver tissues. Therefore, these 5 genes may be the potential DNA methylation biomarkers and therapeutic targets in CCA.这个思路超级简单，大家之前领过我们家核心基因筛选的视频的，完全可以模仿做这个。只要能筛选到marker，并且实验验证还可以，就可以发的。比如本篇文章，其实仔细看核心基因预后结果都是阴性，也发掉了，科研就是探索，能自洽就可以。

 

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如果让我们做

本文章的分析内容

可以在X小时之内完成， 

当然如果大家有生信分析的需求，

可以直接添加客服微信进行详细沟通。

目前针对不同的需求

有不同的方案设计和技术经验。

欢迎大家咨询和切磋。

 

第二篇生信文章研究的热点，三阴乳腺癌。

Integrated Bioinformatics Data Analysis Reveals Prognostic Significance Of SIDT1 In Triple-Negative Breast Cancer

第二篇文章生信分析稍微高级一点，因为毕竟是研究热点乳腺癌，如果分析少的话，被拒的可能性比较大，任务量必须要够。

客户分析的是GSE76275这套数据（198TNBC vs 67 non-TNBC）

一、利用GSE76275数据筛选差异基因。

二、利用WGCNA筛选核心基因，然后跟差异基因取交集。

三、KM预后分析。

四、细胞实验验证。

这个文章思路跟上一个差不多，区别在于PPI换成了更为高级的WGCNA，不过也只用来挖掘核心基因，没有进行模块挖掘。文章整体上是完整的，但是生信部分内容还是有所欠缺。

看到这里是不是觉得预后+验证，才是真正的王者。

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