参考文章:Bioinformatic analysis identifying FGF1 gene as a new prognostic indicator in clear cell Renal Cell Carcinoma
分析思路:
1、通过GEO数据的差异分析,筛选出一定数量的差异基因
2、一共得到192个差异基因,并且进行GO富集分析和KEGG富集分析
3、将差异基因进行蛋白互作网络分析,并且筛选核心基因,作者选出了FGF1作为后续深入研究的基因
4、通过一系列的在线数据库验证FGF1的表达情况和预后情况
5、补充免疫组化和PCR实验验证FGF1的表达
6、在线数据库分析FGF1基因的理化特性以及其相关生物学功能、信号通路
总结:
作者通过GEO数据筛选出一定数量的差异基因,然后通过功能分析筛选一个值得深入研究的核心基因,先通过在线数据库分析验证这个基因的表达情况和预后情况,再补充免疫组化和PCR实验尽心验证。该分析思路简单清晰,比较容易实现,所花费的经费相对比较少。如果想将文章再上一个层次就需要进行一系列的功能实验,并且探索FGF1的作用机制,这也将花费更多的科研经费,并不是所有的研究者都有这么多经费,很有可能就是科研经费决定着这篇文章的深度。
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