本文復(fù)現(xiàn)的是一篇單基因泛癌的文章掐松，原文鏈接：
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10466744/
本文分析并不難睹逃，主要是兩個大的fig
fig1:A:BNIP3 mRNA在不同類型的癌癥中的表達(dá)呐馆。B–C：COX回歸分析挪圾。D-K：Kaplan-Meier生存分析。L：BNIP3 表達(dá)與 33 種癌癥中三個臨床特征（年齡穿剖、性別和分期）的關(guān)系。M–N：BNIP3 和 MSI 之間的相關(guān)性卦溢。O-Z：BNIP3表達(dá)與癌癥中不同類型免疫細(xì)胞浸潤水平之間的關(guān)系,
由于L圖看不清糊余，所以未進(jìn)行復(fù)現(xiàn)
fig2:A:與BRCA中BNIP3表達(dá)相關(guān)的信號通路秀又。B：SARC 中與 BNIP3 表達(dá)相關(guān)的信號通路。C：與KIRC中BNIP3表達(dá)相關(guān)的信號通路贬芥。D：與 LGG 中 BNIP3 表達(dá)相關(guān)的信號通路吐辙。E：KIRC 和 LGG 的維恩圖。F：KIRC和LGG的維恩圖蘸劈。G：SARC和BRCA之間以及KIRC和LGG之間的交叉路徑昏苏。H-I：BNIP3表達(dá)與相關(guān)基因（免疫檢查點(diǎn)基因和相互作用基因）表達(dá)的相關(guān)性。J：BNIP3相互作用基因的PPI網(wǎng)絡(luò)
fig2.我們主要復(fù)現(xiàn)A-D昵时，在E-I捷雕，并沒有進(jìn)行繪制，主要是作者自己挑選的關(guān)鍵的富集的結(jié)果單獨(dú)進(jìn)行的繪圖壹甥。
豆芽菜首次推出的零代碼復(fù)現(xiàn)工具救巷，并將分析進(jìn)行打包，做成工具盒
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這里總共分了8步進(jìn)行復(fù)現(xiàn)
1句柠、單基因在泛癌中表達(dá)的比較
輸入想要分析的基因名浦译，然后選擇對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，可以直接選擇TCGA或者是TCGA+GTEx溯职，選擇兩個顏色精盅，第一個為正常組織的顏色，第二個為腫瘤組織的顏色
運(yùn)行成功后：
2谜酒、單基因在泛癌中預(yù)后森林圖
直接導(dǎo)入之前的任務(wù)數(shù)據(jù)叹俏，選擇生存時間的單位，這里可以用年僻族，月粘驰，日其中一個
成功了下載數(shù)據(jù)
3述么、泛癌單基因高低表達(dá)KM曲線
選擇合適的截斷值劃分基因高低表達(dá)蝌数，如這里默認(rèn)選擇最佳截斷
4、基因與TMB和MSI相關(guān)性分析
選擇計算相關(guān)的方法度秘，默認(rèn)選擇pearson
運(yùn)行成功后顶伞，全選，下載
5剑梳、基因與免疫評分的相關(guān)性分析
基因與免疫評分的相關(guān)性分析唆貌，默認(rèn)選擇pearson進(jìn)行分析，這里主要是使用ESTIMATE的方法預(yù)測免疫浸潤的評分垢乙，計算與基因表達(dá)之間的相關(guān)性
6挠锥、免疫細(xì)胞評分的比較
在第三步獲取的基因高低表達(dá)組，通過秩和檢驗(yàn)比較高低組中免疫細(xì)胞評分的差異侨赡，這里的免疫細(xì)胞評分是根據(jù)CIBERSORT的方法預(yù)測的22種免疫細(xì)胞評分
7蓖租、差異基因的富集分析
這一步有點(diǎn)慢粱侣，他是通過limma差異分析，基于logfc對基因進(jìn)行排序蓖宦，然后使用clusterProfiler包進(jìn)行富集分析齐婴。這里可以選擇自己想做的庫，一般做KEGG稠茂，和GO-BP比較多
8柠偶、基因GSEA分析
這一步有點(diǎn)慢，他是通過limma差異分析睬关，基于logfc對基因進(jìn)行排序诱担，然后使用clusterProfiler包進(jìn)行GSEA富集分析
運(yùn)行完成后，下載
目前也有視頻講解：
https://www.bilibili.com/video/BV1ni4y1i7nT/?spm_id_from=333.999.0.0
原文鏈接：
https://mp.weixin.qq.com/s/mbVBkr7H358Fhpm3H_qU2w
