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Catherine-ru金虫 (小有名气)
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[交流]
分分钟给你一个新课题，就这268个样本
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各位小伙伴，今天教大家个分分钟的课题思路！ 文献链接：https://www.gcbi.com.cn/gclib/html/pubmed/detail/23717493 PMID: 23717493 ； 影响因子：3.234； GEO相关样本：268（GSE29272） 物种：人  文章主要内容如下： 【目的】通过解剖位点概要分析胃癌中RNA表达作为鉴定分子类型的初始步骤并且为早期检测和治疗提供靶标。 【方法与结果】我们用陕西省病人的胃贲门腺癌(n=62)和非胃贲门腺癌(n=72)以及他们匹配的正常组织用Affymetrix GeneChip U133A芯片做转录组分析，并且经过验证选择附加RNA研究的特异表达的基因。特异表达的基因的表达与生存情况相关。 主成分分析表明通过肿瘤组vs正常组，解剖位置，和组织病理特征显示了样本聚类。肿瘤与正常组织通过Paired t-tests比较鉴定了511个基因在胃贲门和非胃贲门的胃癌中的表达是特异性表达（P,4.7E-07至少2倍差异），在胃贲门和非胃贲门交集中包括接近二分之一的(n = 239, 47%)特异性表达，单独在胃贲门中仅仅四分之一特异性表达(n=128, 25%)，并且单独在非胃贲门中仅仅四分之一 (n=144, 28%)。附加的RNA研究证实了分析结果。表达是与胃癌中胃贲门的20个基因和非胃贲门的36个基因生存情况相关。 【结论】这个异常基因的鉴定象征着对未来研究病原学的异质性的一个综合的起点，为早期检测开发了诊断生物标记物，并且为胃癌测试了分子靶向治疗方法。 【样本信息】268个（癌与癌旁）样本，其中胃贲门癌与癌旁124个，非胃贲门癌与癌旁144个。文章中还结合了以前研究中的106个食管鳞状细胞癌与癌旁的数据进行了分析，但是没有提供这部分的数据。 Affymetrix GeneChip Human Genome U133A (HG_U133A)  推荐理由： 1，文章样本数据比较可靠：样本数量多达268个，属于大数据分析，分析结果会较客观可靠。文章样本数据包括了胃贲门癌、非胃贲门癌与癌旁，另外文章中还结合了以前研究中的106个食管鳞状细胞癌的数据进行了分析。 2，文章中实验部分介绍的非常仔细，但是数据分析部分还不是很全面。主要用到了主成分分析，所以还可以再延伸分析部分的研究，我们做了后续的功能 和通路分析。 GCBI分析实验室 数据复用方案：分别将胃贲门以及非胃贲门的癌与癌旁的差异结果取交集进行后续的功能及通路的研究。  其实这篇文章的思路很简单，只是如此大量的样本分析了差异基因着实可惜了一些。上图的结果(胃癌联盟实验室里查看)延伸方向是：在胃贲门与非胃贲门中找到癌与癌旁的差异基因，并分析它们的功能和通路。小编点击数据结果查看分别做过两次差异分析的交集基因，在GCBI词典中搜索一下差异最大的基因SCN3B，该基因主要是在神经元和肌肉中负责产生动作电位。不仅如此，通过在GCBI搜索与其SCN3B和胃癌相关的文献才41篇，据文献报道，SCN3B调节P53凋亡途径，那么我们是不是可以继续深入研究这个基因？而且，刚才提到的交集基因很多，我们是不是可以做的更多？  GCBI周年庆第二波大礼正在派送中，即日起至5月1日，开通半年分析实验室账户，即可获得ipad mini4或iwatch一部，扫描二维码回复"周年庆"查看如何领取大礼！  |
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