看完摘要，大概就清楚了本文用了CGGA,TCGA两个数据库，挖掘挖掘再挖掘发现了一个重要的基因，为何重要？当然是跟预后，或者可能用于治疗靶点啦。接下来是Introduction,首先介绍下这种肿瘤的大概情况呀，治疗现状，总之就是形势很严峻，然后话锋一转,来了这么一句：It is noteworthy that although the prognosis of malignant glioma patients remains generally poor, individual variation of the patients’ survival times is remarkable，意思就是病人的生存时间个体差异很大，这里很关键，因为它告诉我们一个很重要的信息，不要只会Cancer Vs. Normal。
第一个表格，这个我们很常见啦，几乎所有联系临床信息的分析，都会提供这么一个表格，让大家知道下病人临床信息大概的情况。
接下来作者提供一个流程图讲解是如何筛选到DCTD这个基因的，注意到了吧，Cancer Vs. Normal小伙伴们out啦，这里用的是CGGA数据库中，生存时间小于1年与大于3年分组比较获得：低甲基化，高表达的基因，并且做生存分析，再用CGGA数据库中剩下的生存时间1-3年之间的生存分析，再用TCGA验证下，最终得到7个基因
然后列出7个基因的HR,P值这些信息，继续往下走。当然啦，猪脚DCTD同志肯定是在里面的，接下来主要就是关心它了。
既然找到了猪脚，肯定是要验证验证再验证啦，于是作者分别在CGGA芯片数据，RNA-seq数据，TCGA芯片数据，RNA-seq数据，GSE16011,REMBRANDT四个数据集中进行了6次分析，就是为了说明，DCTD同志真的很不错，表现很稳定。然后用CGGA,TCGA做了3年和5年ROC曲线，还比较了跟年龄,分级之间的AUC当然发现还是不错，至少干掉了年龄啦。
接下来继续挖掘，看看DCTD在四个数据集中，不同Grade中的表达情况，发现表现还是很稳定，只有GSE16011稍微有点瑕疵，不过总体还是很好。不过，我们还没完，作者继续深入挖掘。
因为有人发现这个IDH基因突变跟这种肿瘤密切相关（为啥想到它呢？你猜），作者就挖掘了下DCTD在IDH突变组(Mutant)跟野生组WT的表达，在TCGA,CGGA两套数据，当然啦DCTD同志表现依旧稳定呀，然后继续看下在几套数据不同分组中的突变组，和野生组的，还是很稳定呀！
接下来，作者还看了下DCTD同志的表达跟各种常见的突变，亚型，分级之间的关系，做了热图表示下。
然后我们肯定想看下DCTD同志与哪些生物学过程有关呀，于是作者用DCTD的高低表达分组，筛选差异基因（不是cancer 和Normal哦），然后就是我们的老朋友DAVID啦，做了GO分析，然后以热图的形式展示（当然是R语言绘制的啦），还是在两套数据做的，说到这，小编同学为作者的绘图点个赞，摩拜下。
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