环状RNA,是目前非常火爆的一个研究领域,高分文章也不在少数。从下图可知,近几年,发表的相关文章数呈指数增长的趋势。但时,目前发表的总的文章数目还不是很多,2018年大概发表了450篇左右。
如果大家还在为选题困惑的话,不妨考虑下环状RNA(O(∩_∩)O)。
今天我讲解一篇SCI文章(IF:4.2)的分析思路,来带大家打开环状RNA生信分析的大门(修行靠个人,哈哈)。
文章标题,作者及单位信息如下:
文章主要是通过高通量测序以及相应的分析找到在急性白血病髓外浸润中发挥作用的环状RNA分子。
第一步:作者对高通量测序获得的环状RNA数据做了差异表达分析,找到了82个上调以及27个下调的环状RNA分子,并绘制了热图。
第二步,作者同样做了基因测序,并完成了差异分析,最后得到663个上调基因以及838个下调基因(supplements)。
第三步,作者对这些差异基因进行GO分析和KEGG分析,如下:
第四步,作者根据ceRNA机制,预测了可与筛选的差异环状RNA分子结合的潜在miRNA(用miRanda工具预测),同时作者预测了这些miRNA下游的靶基因,然后综合这些预测的靶基因和之前基因测序的差异分析结果,最终构建了circRNA/miRNA/mRNA调控网络(最终17个环状RNA分子,与通路富集分析结果结合)。
第五步,作者开始分析这些环状RNA分子的反应元件(包括RBP,MRE以及ORF框),并绘制了相应的圈图。文章只呈现了9个圈图,因为另外8个环状RNA不在数据库中。
第六步,作者预测了17个环状RNA分子的预后作用。如何实现?通过预测被这17个环状RNA分子靶向的基因在急性白血病患者中的预后作用。自己下载TCGA的数据做预后分析(这里也可以用数据库替代,例如GEPIA和UALCAN等)。结果如下:
第七步,作者还用CMAP工具(https://portals.broadinstitute.org)预测可能在白血病中具有抗肿瘤作用的3种生物活性物质:LY-294002,trichostatin A(TSA)和SB-202190(预测是基于之前构建的circRNA/miRNA/mRNA实现)。
除此之外,作者还挑选了自己感兴趣的环状RNA分子进行了表达量验证。
这篇文章大概就做了这些内容,其实还可以加上很多横向分析,这样会让文章的支持数据更多(后面我会再写几篇相关的推文来介绍)。有的人会问这篇文章用的原始数据都是自己做的测序和芯片所得,没有这些数据怎么办?我们可以利用一些公共的数据库去获取这些分析数据,例如GEO数据库。为了让大家少走弯路,我录制了一套《零基础入门生信SCI-环状RNA篇》,目前已经正式上线。
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