前段时间无意间发现有文章致谢我们，然后拿出来炫耀了一下
这不没过一个月又发现被致谢了，而且依然是个准7分的SCI，目前我们被4分以上的SCI致谢已经有5篇了。将来还要大佬们多多致谢，也是我们吹牛的资本。
今天给大家介绍一篇单基因纯生信的SCI文章，文章发表于frontiers in immunology，影响因子5.085，今年的影响因子应该会在7分以上。对于单基因的分析，挑选基因最为关键。小编认为容易发表的基因要符合以下几点（符合条件越多越好）：
1 在多种肿瘤中该基因高表达
2 在多种肿瘤中该基因高表达的患者预后差
3 在多种肿瘤中该基因在高分期表达较高
4 不同肿瘤中的富集分析有比较集中的几种结果
5 在一种或者多种肿瘤中与特定免疫细胞浸润相关，如巨噬细胞，CD8T细胞等
6 最好用不同的方法证明5中的结论
7 在某一种或者几种肿瘤中集中于一些免疫相关基因相关性高
8 该基因最好报道过，但是又研究较少，有一定新颖性
如果能筛选到这样的基因，再添加单基因的各种层面分析，肯定是比较容易接收的。能再加一些实验验证就更好不过了。另外，我们也推出了最新的单基因泛癌高阶套路。需要了解的话欢迎交流。
文章名：Hepcidin Upregulation in Lung Cancer: A Potential Therapeutic Target Associated With Immune Infiltration
影响因子：5.085，即时影响因子：7.29
这个基因在pubmed中有520篇肿瘤相关的研究，依然说明了一件事情，只要结果好，不怕研究的多！
进入正文部分：
Figure 1: 基因在泛癌以及肺癌中的表达研究
Figure 2:通过组织免疫组化以及细胞系的pcr，验证该基因的高表达
Figure 3: 该基因在肺癌不同临床特征中的表达情况
Figure 4: 利用TCGA和GEO的数据，探索该基因的预后情况
Figure 5: 利用2种数据库构建该基因的互作网络，并研究在肺癌中该基因与铁代谢基因的相关性
Figure 6: 该基因的富集分析，包括相关性分析，GO KEGG富集分析
Figure 7 使用两种方法探索该基因与免疫细胞浸润的相关性。以及在TCGA数据库中，该基因与PD-1，PD-L1,CTLA4的相关性
Figure 8 在肺癌中，根据免疫细胞浸润分数分组，探索该基因在不同组中对预后的影响
本文结束，是不是看起来也不难，但还是要花功夫喔。
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