眾所周知，腫瘤的TNM分期是目前臨床上比較常用的分期方式之一：
所以，理論上可以分析不同的N或者M(jìn)的分期的病人來看腫瘤轉(zhuǎn)移與否的差異情況，最近看到了一個(gè)文章就是這樣做的了，比較N0和N3時(shí)期的TCGA數(shù)據(jù)庫的ESCC表達(dá)量樣品的差異，該文章于2020年發(fā)表在《 Adv Sci 》雜志的文章《Direct Targeting of CREB1 with Imperatorin Inhibits TGFβ2‐ERK Signaling to Suppress Esophageal Cancer Metastasis》，鏈接是：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202000925
RNA-sequencing data and clinical in- formation of 60 ESCC cases were obtained from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database, and the gene profiles of tumors at N0 stage were compared with those at N3 stage.
主要的分析方法這些年都被寫爛了，我就不再贅述：
主要是考驗(yàn)對TCGA數(shù)據(jù)庫的熟悉程度啦，然后對統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著的差異進(jìn)行進(jìn)行GO數(shù)據(jù)庫的富集分析，如下所示的結(jié)果：
然后作者這里做了一個(gè)超級(jí)騷的操作，對上面的GO富集條目里面的基因進(jìn)行計(jì)數(shù)，發(fā)現(xiàn)有TGF??2基因的條目超高了四分之一，同時(shí)它也是排名第4高頻出現(xiàn)的基因。
如下所示：
由此開始了作者的課題：Among the top genes highly enriched in the pathways listed in Figure 1A, TGF??2, which ranks 4th with a high frequency (26%) of enrichment in the total GO terms, be- came our research focus (Figure 1B).
其實(shí)呢這個(gè)步驟是架不住推敲的，針對統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著差異基因繼續(xù)GO數(shù)據(jù)庫條目的超幾何分布檢驗(yàn)，其中含有TGF??2基因的GO條目出現(xiàn)的頻率比較高，其實(shí)可能是因?yàn)門GF??2基因本身參與的功能比較多。是因?yàn)樗旧沓雒?，而不是因?yàn)楸敬尾町惙治霭阉Y選出來了的。
毫無疑問，TGF??2, 肯定是具有表達(dá)量差異，所以作者加入了如下所示的小提琴圖：
當(dāng)然了，確定一個(gè)基因的重要性，僅僅是表達(dá)量的上升還不夠，還需要高表達(dá)它的時(shí)候，病人死得快，所以有了如下所示的生存分析圖表：
生存分析是目前腫瘤等疾病研究領(lǐng)域的點(diǎn)睛之筆！
絕大部分對生物信息學(xué)有誤解的小伙伴還迷失在所謂的快速發(fā)文的套路里面，這樣的想法非常危險(xiǎn)。其實(shí)都看文獻(xiàn)，數(shù)據(jù)復(fù)用的前提是支持你的生物學(xué)假設(shè)，這樣的數(shù)據(jù)挖掘才是王道！
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