最新纯生信文章 这个套路你也可以试试

文章的主要内容从标题就可以看出，就是构建子宫内膜癌ceRNA网络，并做预后分析。

文章中的数据来源是TCGA，目前来说构建癌症ceRNA网络大体都是从TCGA里面寻找数据，因为这个是癌症数据库，数据多、临床资料全、格式统一规范，并且，是公开的，可以免费下载。子宫内膜癌在TCGA里面的project名称是TCGA-UCEC。

首先还是走程序，筛选差异表达的mRNA、lncRNA、miRNA，然后拿这些差异表达的RNA去数据库里匹配，miRNA-lncRNA配对关系使用的是miRcode，miRNA-mRNA配对关系使用的是TargetScan，然后以miRNA为媒介构建ceRNA网络。

随后，文章对ceRNA网络中的mRNA进行go和kegg富集，如下图所示，参加过我们培训班的学员应该一眼能看出来，这些气泡图是基于ggplot2包画出来的。

描述基因的生物学功能之后，文章开始分析lncRNA的临床意义，对ceRNA中lncRNA进行单因素Cox回归分析，卡值为p<0.05，下图是生存曲线。

接下来，对单因素分析中显着差异的lncRNA进行多因素分析，使用kaike Information Criterion(AIC)建立最佳模型。文章中建立的风险模型由4个lncRNA的表达值构成。

根据这个风险模型，将患者划分高低风险组，下图是生存曲线和ROC曲线，结果显示这个模型可以很好的预测患者的临床结果。

后面，文章还做了高低风险与其他因素的关系。

最后，文章将风险模型中的4中lncRNA在ceRNA网络中相关的mRNA摘出来，做了ppi蛋白互作网络分析。

总的来看，这篇文章分为两部分。

第一部分是分子功能层面，包括找差异基因、构建ceRNA网络，功能注释等等。

第二部分是临床意义层面，基于第一部分的ceRNA网络中的lncRNA构建临床风险模型。

一旦与临床意义挂钩，这些生信分析的价值就体现出来了（哪怕主要体现在发文章上）。

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