如果你不会编程，又想发生信SCI，或者在自己课题中加入部分生信内容，让文章尽可能的发更高分的文章，这篇影响因子为4.8的生信文章值得学习和借鉴，完全是利用在线数据库！
文章摘要：
E2F是高等真核生物中编码转录因子家族的一组基因，参与哺乳动物细胞的细胞周期调控和DNA合成。来自细胞系、小鼠模型和人类组织的证据表明，TF与肺癌(LC)的发生有关。然而，8个E2Fs的不同表达模式和预后价值尚待阐明。在目前的研究中，作者检查了来自Oncomine、GEPIA、Kaplan-Meier Plotter和cBioPortal数据库的E2Fs在LC患者中的转录和存活数据。结果表明，E2F1/2/3/5/6/7/8在肺腺癌和肺鳞癌组织中的表达高于肺鳞癌组织，而E2F4在肺腺癌和肺鳞癌组织中的表达水平低于肺腺癌和肺鳞癌组织中E2F1/2/3/5/6/7/8的表达水平。E2F2/4/5/7/8的表达水平与肿瘤的临床分期有关。Kaplan-Meier Plotter数据库生存分析显示，所有LC患者E2F1/2/4/5/7/8的高转录水平与低无复发生存率(RFS)有关。相反，较高的E2F3/6水平预示着这些患者的RFS较高。提示E2F3/6/7是LC精确治疗的潜在靶点，E2F1/2/4/5/8是判断LC预后的新生物标志物。
接下来，我们就来看看这篇文章的图是怎么做的！
结果一主要是一个表和一个图，数据来源于ONCOMINE 数据库。
我们看表一，是不同基因的在正常组织和癌症组织中的表达变化！以E2F1为例，在ONCOMINE 数据库检索，有没有发现，表中的数字和数据库中的一样。其他基因一样操作，这样就得一个表了！
再看图1,检索E2F1，红色框部分和文章是不是一样的，其他基因一样，最后拼成一个图，仔细看文章中的图，就看的出来是拼接的。
结果二有3个图！figure2-4。
我们先看figure 2是怎么来的！
这部分是通过GEPIA (Gene Expression Profiling Interactive Analysis) 数据库实现的 (http://gepia. cancer-pku.cn/)
有没有觉得这图就是文章中的！其他的基因一样的操作！
图片是不是一样的，只是颜色变了一下！是不是太简单了！！
再看看figure3，自己对照看看！是不是一样一样的！！
figure4是一个组化实验，这是这篇文章中唯一的实验部分！
在看看生存曲线图，在Kaplan-Meier Plotter的肺癌数据库页面（http://kmplot.com/analysis/index.php?cancer=lung&p=service）
Probe set options勾选only JetSet probe set
点击
就能得到了生存曲线图，和文章对比，看看是不是一样的！
写到这里我就不想写了，文章的图都是来自于在线数据库的使用，只要你会用数据库，就能重复出来！置于发文章，那就靠你的idea了！
关于数据库的使用，我们之前已经推出了几个数据库的使用，后面会不断推出其他数据库的使用教程！所以扫码关注我们！
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