今天分享的文章来自Frontiers系列,文章的主体是WGCNA(加权共表达网络)
Co-expression Network Analysis Identifies Four Hub Genes Associated With Prognosis in Soft Tissue Sarcoma.
期刊:Frontiers in genetics
日期:2019-02-04
DOI :10.3389/fgene.2019.00037
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大家可能觉得WGCNA咋还能发文章呢?经过了很多团队2年以来的宣传和教育(包括我们)很多生信初学者对于生信的方法已经耳熟能详了,觉得自己也吃过见过了,自己觉得不靠谱的东西,别人就是一直中,气不气?
2020年了,我想说大家还是要回到内心,不要老看别人做了什么,市面上什么东西已经泛滥了。问问自己,你想解决什么科学问题?
这篇文章主要就说了那么几个事:
软组织肉瘤(STS)是由间充质细胞分化为软组织的异质性肿瘤。STS患者的预后受复杂基因网络调控的影响。采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选与STS相关的基因模块(样本=156个)。在识别的11个模块中,黑色和蓝色模块与STS高度相关。然而,通过保存分析,黑色模块表现出较低的保存性,因此选择蓝色模块作为感兴趣的模块。此外,在蓝色模块中共鉴定出20个网络枢纽基因,其中12个也是模块基因的蛋白质-蛋白质相互作用网络中的枢纽节点。经过额外的验证,在测试数据集中,12个基因中有4个显示出较差的总体存活率和无病存活率。此外,基因集富集分析(GSEA)表明,蓝色模组特征基因(ME)水平高的样品在细胞周期和代谢相关的信号通路中富集。综上所述,共表达网络分析确定了四个与STS预后相关的HUB基因,它们可能通过影响细胞周期和代谢相关的信号通路而降低预后。
原文里有很多图,都是大家认为不是很高深的分析,这一篇不是文章解读,如果想看解读,可以参考之前的文章
今天主要想说的是,生信的方法会不会随着时间贬值呢?
没有大量案例分析,只通过连续3年的3篇文章就能看出一个很有意思的现象,即使是大家认为很简单的WGCNA分析,它也并没有贬值,它始终是这个层次的研究...
所以如果你想发2-4分的sci文章,不要听别人说什么东西做烂了,问问你自己会不会,以及你的科学问题是什么...
如果你想深入学习WGCNA分析,不妨学习一下这套视频
如果你没有时间,我们也已经把过往解读过的文章整理出分析方案,欢迎加微信联系并采购
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