保姆式教程|仅靠这个数据库就发到生信3+?这个套路值得耍一耍

15分钟零代码复现3分单基因生信文章

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从小白的角度，15分钟复现生信套路。今天为大家带来一篇2021年1月发表于OncoTargets and Therapy（影响因子：3.337）的单基因生信文章Low Expression of Keratin17 is Related to Poor Prognosis in Bladder Cancer的复现。

本文是干湿结合的文章，涉及6个图片和3个表格：

图一：临床标本的免疫组化图片

这里是作者自行取样和切片的图片，在此不进行复现。

图二：KRT17在肿瘤组织中的表达

这里我们分别采用了GEPIA和仙桃学术两种方法作图。

01

GEPIA复现

GEPIA网址：http://gepia.cancer-pku.cn/index.html

1. 进入主页，输入基因名“KRT17”，点击“GoPIA！”。▼

2. 点击“Expression DIY”,输入基因名“KRT17”，选择肿瘤类型“BLCA”，根据需要选择“Log Scale”，“Jitter Size”等，最后点击“Plot”，即可得到原文中的图2。▼

02

仙桃学术复现

在仙桃学术中，有类似的功能，非常方便快捷。

仙桃学术生信工具网址：https://www.xiantao.love/products

1. 进入主页，选择高级版，点击“立即使用”（注：免费版和基础版都可以进行统计和可视化，由于高级版功能最全，这里选择高级版作为范例）。▼

2. 选择“分析工具”后，在左侧选择“表达差异”下的“非配对样本”。

（配对样本与非配对样本的差异，参见仙桃学术 | 小白也可以学会的差异分析，赶快get起来~）▼

3. 在数据中选择肿瘤类型“TCGA-BLCA”，在参数中输入分子“KRT17”，并根据需要调整图形样式，点击“确认”，即可得到所需图片。▼

图3：qRT-PCR检测显示肿瘤组织中KRT17mRNA高表达

文章中，作者利用自己采集的标本进行qRT-PCR检测后绘制的配对图，我们选择仙桃学术里的云数据，即TCGA中的配对样本，进行的图形绘制。

（小贴士：仙桃学术在“差异分析”下选择“测序数据”即可上传自己的临床数据进行分析，完全可以代替prism绘图哦，贴心得不要不要的~）

1. 在左侧选择“表达差异”下的“配对样本”，在数据中找到待分析的肿瘤类型“TCGA-BLCA”，在参数中输入目的基因“KRT17”。▼

2. 调整图片的参数，如标题点、线、文本、图注、风格等，点击“确认”，即可得到满意的图片。▼

图四：总生存曲线（OS）和无进展生存曲线PFS

因为作者对KRT17的高表达和低表达的定义是基于图1的组织切片后免疫组化染色得分的结果，而我们没办法复制，因此采取了KRT17的中位数来区分其高低表达，并绘制了OS和PFS曲线。

1. 在左侧“临床意义”下的“预后分析”中选择“KM曲线图”，在数据中找到待分析的肿瘤类型“TCGA-BLCA”，在参数中输入目的基因“KRT17”，选择“预后参数”为“OS”，并调整图片形式，点击“确认”得到图片，这时记得“保存结果”，把图片保存到云端的历史记录中，也可用其他格式保存到电脑中。▼

（小贴士：建议后续需要拼图的图片均选择“保存结果”，这样可将保存的结果直接在“拼图工具”中进行拼图，待会儿就能见证奇迹~）

2. 在保存在云端的历史记录时，最好为文件起个清晰明了的名字，避免文件太多时混淆，例如保存此图为“OS”。▼

3. 用同样的方法，仅改变“预后参数”为“PFS”，点击“确认”，“保存结果”为“PFS”。▼

4. 选择“拼图工具”，在左下角就能看见刚刚保存在云端的“所有图片”了。将需要拼图的图片拖拉到右边的空白页面，调整图片的大小和位置，并根据需求选择“ABC标注”下的标注类型和风格。▼

5. 最下方可添加“参考线”来辅助图片对齐，得到满意的图片后，选择合适的格式“下载”保存，即可得到发表级别的图片了。▼

（小贴士：图片接近辅助线的时候有磁吸功能辅助对齐，在下载的图片中已经自动标记好了字母，相当的便利吧~）

表1：基线资料表

选择“临床意义”下的“基线资料表”，在数据中选择肿瘤类型“TCGA-BLCA”，在参数中输入目的分子“KRT17”，在表格格式中选择“列联表-简洁版”，并根据需要选择“分类变量”，最后点击“确认”即可得到想要的表格，有“Excel表格下载”、“CSV表格下载”、“Word表格下载”等多种形式可保存结果。

（基线资料表的各类格式如何选择，参见仙桃学术丨绝了！一分钟零代码无痛搞定临床统计，这个神器简单又高级！）▼

（小贴士：点击“保存结果”，输入名称，比如“基线资料表”，然后点击“确定”，这样在历史记录中就会保存有这个结果，留待以后的调整修改。）

“Word表格下载”后打开，就得到了可用于发表的三线表。

表2&表3：单因素分析、多因素分析

文章中表２和表３是分开展示的，仙桃学术能一键完成，这里就放在一起了。

1. 选择“临床意义”下“预后分析”中的“单因素|多因素Cox回归”，在数据中选择肿瘤类型“TCGA-BLCA”，在预后参数中选择“OS”。▼

2. 在左侧框里选择临床变量，或者输入基因名（可以填一个或多个基因名），在右侧框可里选择亚组变量，或者基因表达的Low或者High。如果需要再增加变量，点击右侧的加号；如果需要剔除某个变量，需要在变量的右侧点击减号。确定好临床变量和分组信息后，点击确认。最后会分析出统计分析表，以及统计数据、相应的材料与方法、结果部分的描述。▼

（小贴士：目前在仙桃学术工具中，只选择了一些重要的临床变量，有的临床变量还没有纳入，比如化疗数据、复发数据等，也许不久的将来，我们会提供更完善的数据哦～）

图5:列线图

1. 选择“临床意义”下“预后分析”中的“Nomogram图”，在数据中选择肿瘤类型“TCGA-BLCA”，在下方选择需要分析的因子并设置组别，在预测年限中选择“OS”，时间1为“3年”，时间2为“5年”，调整可视化参数，点击“确认”即可得到列线图。▼

（小贴士：记得只选择有意义的变量纳入nomogram分析哦~）

图6：GSEA结果显示最相关的富集路径

作者在方法中未说明是采用自己的数据还是TCGA数据，也未能清楚解释采用的是哪种数据集进行的GSEA分析，我们采用的是仙桃学术的TCGA云端数据，做出的GSEA分析图与文章中的图片略有差异。

1. 进行GSEA分析前，先要进行差异分析。在“表达差异”下找到“单基因差异分析”，在数据中选择肿瘤类型“TCGA-BLCA”，在右边输入目的分子“KRT17”，选择需要分析的方法和分组信息。▼

（更具体的步骤参见仙桃学术 | 小白也可以学会的差异分析，赶快get起来~）

该步骤所需时间略长，可在“历史记录”中查看进度。▼

待状态呈现“完成”时，即可下载结果。▼

2. 打开“单基因差异分析”结果，将数据整理为“gene_name”一列，“logFC”一列。▼

（小贴士：这里可能会看到有些logFC值是空缺的，但是不用担心，可以直接上传，不需要进行数据过滤哦~）

3. 选择“功能聚类”，“GSEA富集”，“GSEA分析”，将准备好的文件上传，并选择数据集和物种；高级分析参数采用默认。然后点击确认。▼

4. 等待一段时间，在“历史记录”中状态从“等待”变为“完成”即可下载GSEA分析结果。▼

5. 选择“功能聚类”，“GSEA富集”，“GSEA可视化”，选中刚刚做好的“GSEA富集分析”，在基因集ID里会自动展现前两条富集分析到的通路（这里基因集ID最多可以展现5条通路，既可以选择top富集到的通路，也可以选择自己感兴趣的通路）。这里根据原文选择第一条信号通路，点击“确认”。点击“保存结果”或“查看大图”。▼

好了，本期零代码３+生信文章复现就到这里啦！有没有觉得仙桃学术的工具很赞很奈斯？希望大家好好利用这个宝藏，多多发文章~

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