如何预测一个基因有没有表型,再开展实验:

文摘   2024-07-31 12:37   美国  

免费资源:

一、国自然类:


1 2023历年国自然标书全文

3 国自然项目答辩PPT

5 标书写作模板

7 GraphPad 9安装包

2 2018-24年国自然清单

4 基金插图素材(可编辑)

6 近10年国自然标书全文

二、SCI生信+实验类:

1 160套SCI实验操作视频

3 Meta分析范文+教程

5 泛癌分析万能代码

7 130套SCI实验视频

9 单细胞数据挖掘课

11 统计分析万能模板

2 100个SCI实验Protocol

4 miRNA预测靶基因代码

6 动物实验操作视频汇总

GEO/TCGA数据挖掘课

10 SCI写作万能模板

三、科研绘图类:

PPT科研绘图素材合集

3 Adobe illustrator绘图素材

5 动物实验矢量图素材

7 PS修各种SCI实验图视频

资源共享群

PPT科研绘图插件VIP版

4 各种实验仪器矢量图素材

6 细胞实验矢量图素材

AI科研绘图视频课

10 亲交友微信群


一、今日推送:

多做实验,多分析数据,多发SCI。今天我们要教大家,找到一个基因后,怎么知道这个基因增高或者降低后是否会导致某种疾病的发生,也就是找到基因的表型,有了表型,我们就能继续研究这个分子,研究它的机制。


先来给大家看一篇Nature子刊:



这句话的意思是:差异表达的基因反映的是疾病引起的变化,而不是导致疾病的变化具体来说,在研究基因表达时,科学家们常常发现一些基因在疾病状态下的表达水平发生了变化。这句话指出,这些基因表达的变化更多地是因为疾病的存在(即疾病的影响导致了这些基因表达的变化),而不是这些基因的表达变化引起了疾病(即这些基因的变化不是疾病的直接原因)。


要谨慎区分基因表达与疾病的因果关系,就需要做孟德尔随机化分析,如下这篇NC:



意思就是通过孟德尔随机化分析可以得到基因的表达与临床性状或者疾病的因果关系。


那原理及步骤是什么呢?原理就是先下载你想了解的组织中的所有基因的eqtl数据,随后提取影响你想研究的基因表达的SNP,再下载你想研究的疾病的GWAS数据,做该SNP与疾病的孟德尔随机化分析,从而推算出该组织中该基因的表达水平与疾病的因果关系。


这样的话,你都不用做基因过表达和敲降等湿实验。如果你有一个铁死亡或者铜死亡基因集,然后这样通过孟德尔随机化分析,得到铁死亡或者铜死亡基因集对各种疾病的影响,就是一篇SCI。当然也可以用来预测实验,然后再湿实验验证。


那怎么操作呢?别急,我们给大家整理好了任意组织中基因表达与任意疾病的孟德尔随机化分析原数据+代码(原价5万元,8GB)资源:



该资源免费发送给大家,如下免费获取:


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发送关键词:孟德尔

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有了这个源文件和代码,一键分析,你就能知道该基因的表达是否会导致疾病的发生



结果文件的意思分别是:


4_harmonise.txt:
这个文件应该包含经过数据协调(harmonisation)后的数据集,其中可能包括处理后的展示(exposure)和结果(outcome)数据的相关信息,例如 SNP ID、效应大小、标准误等。
5_OR.txt:
这个文件应该包含了基因表达和结果数据之间进行 Mendelian Randomization 后得到的结果,可能包括 Odds Ratio(OR)等统计指标,用于评估基因表达与结果之间的因果关系
6_pleiotropy.txt:
这个文件可能包含了通过 Mendelian Randomization 分析中的 pleiotropy 检验的结果。Pleiotropy 指的是一个基因影响多个性状或表型的现象,这个文件可能包含检验结果的统计数据和解释。
7_heterogeneity.txt:
这个文件可能包含了 Mendelian Randomization 分析中的异质性(heterogeneity)检验的结果。异质性检验用于评估不同研究之间的结果差异或变异,可能包含异质性检验的统计数据和解释。
8_scatter.pdf:
这是一个散点图,可能是展示 Mendelian Randomization 分析结果的散点图。通常用于展示基因表达对结果的因果效应估计
9_singlesnpOR.txt:
这个文件可能包含了针对单个 SNP 进行的 Mendelian Randomization 分析结果的 Odds Ratio 等统计指标。这些数据可以用来评估单个 SNP 对结果的影响
10_forest.pdf:
这是一个森林图(forest plot),用于展示不同研究或不同 SNP 在 Mendelian Randomization 分析中的效应估计和置信区间。通常用于比较不同研究或不同 SNP 的效应大小
11_sensitivity-analysis.pdf:
这是一个敏感性分析图,用于展示 Mendelian Randomization 分析在移除每个数据点后结果的变化情况。用于评估单个数据点对整体结果的影响程度
12_funnelplot.pdf:
这是一个漏斗图(funnel plot),用于评估可能存在的发表偏倚或结果选择性偏差。通常用于 meta-analysis 和系统评价中。
13_presso.txt:
这个文件可能包含了通过 Mendelian Randomization 分析中的 PRESSO(Pleiotropy RESidual Sum and Outlier)检验的结果。PRESSO 用于检测可能存在的外群点(outliers)或 pleiotropy 引起的偏差。


那怎么操作呢?1_Tissure_gene_eqtl文件是所有组织所有基因的eqtl文件,该文件里面一共是49个组织文件,每一个组织文件都是一个组织中所有基因的eqtl数据gtex数据库的49个组织的eqtl数据,你线下买这个数据就要好几万了)。所以,你想做哪个组织就用哪个文件即可:



2_Finn_R10文件是所有疾病数据(来自芬兰数据库R10的2408个疾病的GWAS数据):



你想分析哪个疾病,就下载哪个疾病的数据即可,一共是2408个疾病文件,下载后不用任何修改,代码直接跑通。


还有工具文件:



知道这三类之后。下面比如我想知道血液中CDK11A这个疾病高表达后会不会导致冠状动脉粥样硬化。下面看我操作


先从1_Tissure_gene_eqtl文件夹中找到血液组织并复制到跑代码的文件夹中:



同时,从2_Finn_R10文件夹中找到冠状动脉粥样硬化,并将网址粘贴到浏览器即可自动下载数据:



下载后放在跑代码的文件夹:



然后用Rstudio打开代码:



然后只要修改6处代码即可,输入你想要了解的基因名(如上图第7行代码,我这里输入的是CDK11A),随后只要修改运行路径和文件名,其他一个字都不用改。整个孟德尔分析和后面的验证就都做完了:



然后一键就出来了孟德尔随机化分析结果敏感性、异质性、多效性等验证结果,一共9个结果:



先看图,5条线条对应的是孟德尔随机化分析的5种方法,看图貌似是CDK11A的表达在三种方法中是高表达导致疾病的发生(也就是b值为正),在另外2种方法中是低表达导致疾病的发生:



这个图就是对应了5_OR这个结果文件,你可以看到b列,三种方法大于0,其他两种小于0。但是这个结果可信不呢?就看P值,很可惜,下表显示5种方法P值均是大于0.05,所以结果不可信,这个时候你就应该换个基因了:



如果b值很可观(暂且假如大于0),P也有统计学意义,意思就说明CDK11A的高表达确实可以导致疾病的发生。那这个时候我们就需要看孟德尔分析之后的异质性检验和敏感性分析了来判断这个因果关系是否稳定(异质性检验heterogeneity,多效性检验pleiotrop)。那我们就接着往下看,打开对应的6_pleiotropy.txt和7_heterogeneity.txt结果文件:



可以看到P大于0.05,嗯,结果稳定。异质性检验(heterogeneity)(7_heterogeneity.txt):异质性检验用于评估不同研究或数据点之间的结果差异程度。如果异质性检验显示 P 值大于 0.05,通常表示各个研究或数据点之间的结果差异不显著,结果相对稳定。多效性检验(pleiotropy)(6_pleiotropy.txt):多效性检验用于检测一个基因是否影响多个结果或表型。如果多效性检验显示 P 值大于 0.05,通常表示基因的影响主要是单一的,没有多效性,结果相对可靠


好了,到这里就大体解读完了,其他的都是一些附图。这份资源一共是8G,普通的电脑就能实现分析:



里面包括了来自gtex数据库的49个组织的eqtl数据,和来自芬兰数据库R10的2408个疾病的GWAS数据:



所有有了这个资源,你可以得到49个组织中任何一个基因的表达水平与2408个疾病的因果关系。还在等什么,赶紧操作起来呀,干湿实验都刚需。整个资源我都放在百度云了:



大家赶紧保存到自己的网盘吧。免费送哦:


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然后再给大家介绍一下,1_Tissure_gene_eqtl文件(组织的eqtl数据,也就是基因周围的SNP数据)整理的方式,方便大家写论文。该数据来源于https://gtexportal.org/home/:



于是下载:



选择人群:



下载后是压缩包:



解压后有98个文件:



整合后就是49个组织中基因的eqtl数据:



2_Finn_R10里面是芬兰数据库R10的数据:



二、标书免费送:

2024国自然申报刚开始,就有大量标书流出。那写标书没有思路怎么办?就看看大佬研究什么好分子,模仿着写会大大增加中标的几率


现在,小编给大家免费发送


“25份2020-2023年国自然标书全文(原价8899元)”



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(每一份标书都是完整的,如下,为保护隐私,已打码,下载的标书是没有打码的哦)


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三、免费资源:

顶级CNS插图如下:



但是自己画一只小鼠可能需要花一整天的时间。


所以,今天小编给大家免费赠送:


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生物医学之家CNS插图素材部分截图如下:



这些素材都是用Adobe illustrator绘制的,打开后可以继续编辑修改,这些素材原价是9999元的,现在免费给大家送永久账户。如下免费获取永久VIP账户:


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一、比如我需要用到小鼠插图来描述自己的小鼠动物实验模型,那就直接搜索鼠,有几百张小鼠插图就出现了:



有了VIP账号之后就可以随意下载。下载下来是AI绘制的可编辑图:



可以随意修改颜色:



也可以随意修改大小:



Ctrl+c和V复制粘贴到自己的画板中,并对齐:



随后画一条线,示意要D369打药:



随后添加字体,这样审稿人一看就知道你做了什么动物模型。



最后保存和导出,一定要记得保存,保存就是矢量图了,以后还能修改。导出就是导出为图片,用来讲PPT或者投稿。



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还有,我们下载的素材,也可以右键取消分组:



然后修改任何一个你想要修改的元素,比如修改液体的颜色:



也可以将注射器放在背上,模拟皮下注射:



还可以将小鼠变为黑色:



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二、比如我需要绘制细胞机制图。那就搜索细胞:



有了这些素材,分分钟就可以绘制如下这种高分插图:



三、各种Nature插图原图:



下载下来之后每个细微的元素都可以修改:




我们一共上传1万张Nature插图。大家赶紧获取永久VIP账户吧,投稿绘图的时候用得着:


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四、免费资源:

不做实验也能发SCI,那就是紧跟热点,操作起来。换一个主题就是一篇好的SCI。


所以,今天,小编给大家免费发送


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这7套实操课,都是非常完整的课程,入门到精通,就非常好。按照实操教程,分分钟就能发表SCI。涵盖了孟德尔随机化分析,联合免疫、代谢、肠道菌群,还有PheWAS分析、NHANES分析等。



一共130GB,赶紧保存到自己的百度云,按照操作教程先发一篇SCI再慢慢学吧。毕竟发了SCI才是硬道理。


部分截图如下(课程+课件+代码都是齐全的哦,只是这里篇幅有限,我就部分截图了):



这些我都已经上传百度云了,大家赶紧免费保存吧:


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更多免费资源:

三、科研绘图类:

1 GraphPad绘图模板

50套R绘图万能代码

直装版PS+AI安装包

医学统计分析R版

9 单样本RNAseq分析

11 SnapGene序列比对

13 Endnnote安装包

15 R语言绘图模板

17 中文版RNAseq教程

19 Image J图片处理视频

21 更多资源在更新中.....

2 600套PPT模板

4Origin绘图模板

SPSS统计分析模板

8 铜铁死亡分析代码

10 m6A甲基化分析代码

12 qPCR计算模板

14 英文简历模板

16 R各种统计分析模板

18 46套生信分析代码

20 Sigma plot绘图软件和视频

四、生信和写作类:

1 ChIPqPCR引物设计

3 过表达引物设计

零代码复现6分SCI教程

零代码复现4分SCI教程

WGCNA分析课程

11 GO分析傻瓜式教程

13 GSEA分析傻瓜式教程

15 渐变火山图傻瓜式教程图

17 GEO+TCGA数据挖掘课

19 41GB的生信分析+实验资源

2 shRNA设计

4 Crispr-csa9素材

零代码复现5分SCI教程

8分SCI零代码复现步骤

10 超全生信数据库使用教程

12 KEGG富集分析教程

14 Meta分析范文+实操课

16 交集基因筛选高级教程

18 生信软件合集

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