今天跟大家介绍一篇文章，标题如上。是一个LGG ceRNA网络构建，寻找预后相关的lncRNA的项目。
标题看着很经典。
今年5月份发表的，公开数据库纯生信文章，所以那些说纯生信不好发，lncRNA必须加实验的得，好好看看这篇文章了。
看下整个项目的分析流程图，首先下载TCGA和GTEx中的LGG表达谱数据，然后筛选出差异的lncRNA，样本分成两部分，然后对差异的lncRNA进行lasso降维分析，预后分析，多因素cox分析，然后验证模型的准确性。利用模型评估生存效果，对药物进行预测。
看这个流程图的话，感觉东西也比较常规，还是不清楚其优秀在哪里。
继续往下看
第一张图，差异的lncRNA分析，火山图，热图。
第二张图，km分析和lasso回归，森林图
第三张图，富集分析，模型验证
第四张图，模型的效能验证。
针对特定的临床特征检测模型的适用性
基于lncRNA多因子网络构建
药物预测
单纯的把这个套路拿出来跟我们之前推广过的ceRNA的套路比呢，图没有之前的文章做的优秀，也没有做的更深入。
也没有之前的那么有噱头，肿瘤CNV调控性ceRNA网络构建
如果是单单的说lncRNA，文章做的有没有lncRNA系列做的有意思。
免疫相关的lncRNA 药物敏感相关的lncRNA TF-lncRNA调控网络
一路平平，只是最后多几个药物，不足以支撑发表到6。
有分析意向（http://gaptechsxr.mikecrm.com/1vdMmqy）生信人WX公众号
充其量，也就是一个3+的工作量，对，请注意就是3+的工作量，在生信人工作室。
至于最后能发表到哪里，决定的因素，有很多，比如眼光。
比如这个杂志 18年还是3呢，19年直接翻翻。
不得不佩服作者的眼光。
目前看这个杂志虽然已经涨到了6+，但是对于纯生信的接受程度超级高，大家抓紧时间哦。
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