思路清奇SCI:08.非肿瘤生信-Atherosclerosis

无意中发现一篇生信文章，分数不高，思路值得借鉴。

大佬说：复现是学习R语言最好的办法。

其实这句话，在生信文章套路中同样适用的，即：

复现是学习生信套路最快的捷径！

结果

1.差异基因筛选

作者从pubmed2ensembl(http://pubmed2ensembl.ls.manchester.ac.uk)挖掘与Atherosclerosis相关的基因，同时用GSE28829进行差异分析，求出二者的交集部分。

2.富集分析

对筛选出的基因常规用DAVID进行GO和KEGG富集分析

Fig 2

3.蛋白互作网络构建

常规PPI网络构建，并利用MCODE筛选出23个核心基因

Fig 3

4.药物基因互作分析

根据DGIdb: http://www.dgidb.org，筛选上述23个基因潜在的药物，共发现存在8个药物基因对。同时对8个基因进行GO富集分析，发现其功能主要集中在炎症反应、细胞信号转导等方面。

Fig 4 Table 2
Table 3

总结

本文从动脉粥样硬化疾病入手，筛选差异基因，进行富集分析，潜在药物分析，故事相对完整，其实还可以加上Cibersort免疫细胞浸润分析；胜在非肿瘤角度。
推荐数据库：
pubmed2ensembl : http://pubmed2ensembl.ls.manchester.ac.uk
DGIdb: http://www.dgidb.org

参考链接：
Drug discovery in cardiovascular disease identified by text mining and data analysis