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2 2018-24年国自然清单
4 基金插图素材(可编辑)
5 泛癌分析万能代码
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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
10 SCI写作万能模板
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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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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:
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和敏感性、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:
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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:
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