分享一篇泛癌的文章,发表在神刊Frontiers in Oncology上。
DOI:10.3389/fonc.2021.607224
知识点
本文共用到十几个数据库:
- Oncomine: https://www.oncomine.org/resource/login.html
- TIMER: https://cistrome.shinyapps.io/timer/
- GEPIA: http://gepia2.cancer-pku.cn/#analysis
- BioGPS: http://biogps.org
- Kaplan-Meier Plotter: http://kmplot.com/analysis/
- PrognoScan: http://dna00.bio.kyutech.ac.jp/PrognoScan/index.html
- TISIDB: http://cis.hku.hk/TISIDB/index.php;免疫(C1-C6)和分子亚型与基因表达的关系
- SangerBox: http://sangerbox.com/Tool; 分析基因与免疫检查点(ICP)基因,TMB,MSI, Neoantigen, ESTIMATE of the TME和免疫细胞浸润的相关性。
- cBioPortal:http://cbioportal.org
- UALCAN: http://ualcan.path.uab.edu
- LinkedOmics: http://www.linkedomics.org/login.php
整体思路
结果
1.YTHDF1的表达情况
Fig.12.YTHDF1的预后及与分型的相关性
Fig.2Fig.3
3.免疫检查点,TMB,MSI, Neoantigen, ESTIMATE和免疫细胞浸润
Fig.5Fig.6
Fig.7
4.泌尿系统肿瘤
4.1 与免疫细胞标志物相关性
Table14.2 与临床特征之间的相关性
Fig.84.3 共表达基因分析
Fig.9总结
本文从YTHDF1基因出发,表达→预后→临床特征→表达遗传相关→免疫→共表达分析,思路比较清晰,各种热点来一套,重点是几乎全是用在线工具做的,科研经费不充足的小伙伴可以来这么一波操作。
参考文献:
YTHDF1 Is a Potential Pan-Cancer Biomarker for Prognosis and Immunotherapy
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