（免费视频课程转载）带你重复3分SCI(下)

免费视频课程-带你重复3分SCI(下)

原创： 柳叶刀与小鼠标 [科研谷]

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文章介绍

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本次分享的SCI名为Down-regulation of microRNA-144-3p and its clinical value in non-small cell lung cancer: a comprehensive analysis based on microarray, miRNA-sequencing, and quantitative real-time PCR data是2019年新发表在Respiratory Research上的，该杂志2018年影响因子为3.751，绝对不是水刊！我们先来看一下文章的整体套路：

1背景：

miR-144-3p可能是非小细胞肺癌（NSCLC）的潜在生物标志物。然而，miR-144-3p与临床参数之间的关系以及其潜在机制却未见报道。

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方法：

GEO数据库的芯片数据显示，miR-144-3p在有的数据集中高表达，在有的数据集中低表达，因此研究人员进行了GEO芯片数据的Meta分析。TCGA和RT-qPCR收集的数据，研究了miR-144-3p表达与临床特征之间的相关性。 此外，通过GO，KEGG分析研究了miR-144-3p的生物学功能。建立蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络以识别核心基因。

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结果：

GEO芯片数据的meta分析显示，miR-144-3p的联合SMD为-0.95，95％CI为（-1.37，-0.52），表明miR-144-3p在NSCLC组织中表达较少（相比正常组织）。MiR-144-3p表达与分期，淋巴结转移和血管侵犯显着相关（P <0.05）。通过生物信息学分析，识别37个基因作为NSCLC中miR-144-3p的靶基因。这些靶基因在各种关键途径中高度富集，例如蛋白质消化和吸收以及甲状腺激素信号传导途径。此外，PPI揭示了五个基因-C12orf5，CEP55，E2F8，STIL和TOP2A-作为关键基因。

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结论：

目前的研究证实miR-144-3p在NSCLC中低表达。更重要的是，miR-144-3p可能作为NSCLC预后预测中的潜在肿瘤生物标志物。生物信息学分析的结果可能为研究NSCLC的发病机制提供一种新方法。

整篇文章进行miR-144-3p生信筛选的流程

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视频介绍

这一期是整个免费课程带你重复3分SCI系列的第三部分。在前面两期我们讲解了：如何做多芯片的meta分析；如何下载简便的下载TCGA数据库的表达矩阵以及临床随访数据；如何做miRNA的相关生信分析。

而这一期视频包含四个小节：mRNA差异分析；miRNA靶基因预测；靶基因功能富集分析；PPI分析

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内容介绍

mRNA差异分析

从TCGA简便下载表达量数据开始，讲解如何注释mRNA，并且通过样本信息一步生成患者分组信息，然后进行差异分析。

预测miRNA靶基因

在选定自己想要研究的miRNA后，最可行的思路是确定该miRNA的下游靶基因。根据经典的miRNA-mRNA调节机制，应当寻找那些miRNA负向调节的mRNA。因此首先通过数据库预测miRNA下游靶基因，然后根据表达量预测miRNA靶基因，最后将上述两类靶基因取交集得到最终的基因集。

miRNA靶基因功能富集

由于miRNA发挥生物学功能是通过调节其下游靶基因，因此根据其下游靶基因的功能注释或者预测，来确定miRNA的生物学功能是常见的套路。因此根据大家最常见的生物信息学需求，选择了最简单可靠的数据库，讲解如何十分简便的对mRNA进行功能注释。

蛋白与蛋白互作分析

进一步的讲解如何最miRNA下游靶基因进行分析，最终得到一篇完整的SCI。

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如何获得

公众号后台回复：20190802

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1.GO和KEGG富集分析（Metascape数据库）

2.全部SCI期刊2019影响因子（表格版方便查）

3.国自然评审人学科方向及单位统计（2019)

4.如何预测miRNA靶基因(miRWalk2.0数据库)

5.点点鼠标实现TCGA数据相关关系可视化（赠软件及教程）

6.鼠标操作lncRNA差异分析/生存分析/共表达/ceRNA网络/KEGG

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1.干货课堂|R语言绘制TCGA三线表+Cox分析

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3.带你重复3分SCI(中)|GEO芯片Meta亚组分析，R语言高速下载分析TCGA

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