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本次分享的SCI名为Down-regulation of microRNA-144-3p and its clinical value in non-small cell lung cancer: a comprehensive analysis based on microarray, miRNA-sequencing, and quantitative real-time PCR data是2019年新发表在Respiratory Research上的，该杂志2018年影响因子为3.751，绝对不是水刊！我们先来看一下文章的整体套路：
1背景：
miR-144-3p可能是非小细胞肺癌（NSCLC）的潜在生物标志物。然而，miR-144-3p与临床参数之间的关系以及其潜在机制却未见报道。
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方法：
Gene Expression Omnibus（GEO）数据库的芯片数据显示，miR-144-3p在有的数据集中高表达，在有的数据集中低表达，因此研究人员进行了GEO芯片数据的Meta分析。癌症基因组图谱（TCGA）和RT-qPCR收集的数据，研究了miR-144-3p表达与临床特征之间的相关性。 此外，通过Gene Ontology（GO），Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（KEGG）分析研究了miR-144-3p的生物学功能。建立蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络以识别核心基因。
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结果：
GEO芯片数据的meta分析显示，miR-144-3p的联合SMD为-0.95，95％CI为（-1.37，-0.52），表明miR-144-3p在NSCLC组织中表达较少（相比正常组织）。 MiR-144-3p表达与分期，淋巴结转移和血管侵犯显着相关（P <0.05）。通过生物信息学分析，识别37个基因作为NSCLC中miR-144-3p的靶基因。这些靶基因在各种关键途径中高度富集，例如蛋白质消化和吸收以及甲状腺激素信号传导途径。此外，PPI揭示了五个基因-C12orf5，CEP55，E2F8，STIL和TOP2A-作为关键基因。
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结论：
目前的研究证实miR-144-3p在NSCLC中低表达。更重要的是，miR-144-3p可能作为NSCLC预后预测中的潜在肿瘤生物标志物。生物信息学分析的结果可能为研究NSCLC的发病机制提供一种新方法。
我们首先为大家带来这篇文章的重要核心：GEO芯片的Meta分析！这部分占据了这篇文章的1个表和5张图，套路如下：
Figure1. 整篇文章进行miR-144-3p生信筛选的流程
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Table1罗列了从GEO数据库中检索出的19张与非小细胞肺癌相关的芯片的基本信息
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Figure2. miR-144-3p在GEO芯片NSCLC组织中的表达量（见视频课）
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Figure3.miR-144-3p在GEO芯片NSCLC患者血液中的表达量（见视频课）
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Figure4. 使用R语言对芯片数据进行Meta分析、敏感性检验和异质性检验（见视频课程）
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