仔细讲解一下这个单基因泛癌的套路
前两天给大家介绍了一篇5分+的文章与未发表文章的对比，详见
对于单基因的分析，挑选基因最为关键。小编认为容易发表的基因要符合以下几点（符合条件越多越好）：
1 在多种肿瘤中该基因高表达
2 在多种肿瘤中该基因高表达的患者预后差
3 在多种肿瘤中该基因在高分期表达较高
4 不同肿瘤中的富集分析有比较集中的几种结果
5 在一种或者多种肿瘤中与特定免疫细胞浸润相关，如巨噬细胞，CD8T细胞等
6 最好用不同的方法证明5中的结论
7 在某一种或者几种肿瘤中集中于一些免疫相关基因相关性高
8 该基因最好报道过，但是又研究较少，有一定新颖性
今天我们详细介绍一下这个单基因泛癌的套路有什么内容？
Figure 1
A图乍一看以为是某数据库直接做的图，其实不然，某数据库的图只用了TCGA的数据，部分肿瘤缺少正常组织，而A图是TCGA结合GTEx数据库的基因泛癌表达情况。（当然我们也不能鄙视数据库出来的图，能说明问题的图就是好图）。B-D图分别描绘了该基因在TCGA,GTEx和CCLE数据库的表达，按照均值排序。
Figure 2
A-G为某基因的分期表达情况
H-P为该基因在配对的肿瘤和正常组织表达
Figure 3
这里旨在描述某基因其他层面的表达情况。
A：某基因的突变，DNA拷贝情况 B：该基因拷贝数与基因表达的相关性
C：该基因甲基化与基因表达相关性 D：该基因蛋白水平表达
Figure 4
泛癌预后分析，包含OS,DFI,PFI,DSS。
Figure 5
富集分析，这里采用的是GSEA方法，还有GO，KEGG以及批量相关性的图，放多了没用。这里发现在这6种肿瘤中A的表达与细胞周期和免疫调控通路都是相关的。（如果需要补实验，细胞周期以及DNA损伤修复就可以当作A基因影响增殖的理由，甚至做深了还有耐药，免疫治疗敏感性等等）
Figure 6
该图分别使用了两个数据库的数据以及一个已经发表的高分文章的数据，三种方法同时证明了一件事情：该基因与某一类免疫细胞浸润具有很好的相关性。
Figure 7
该基因在33种肿瘤中与免疫检查点的相关性
Figure 8
A该基因与免疫抑制代表性基因相关性
B该基因与趋化因子基因相关性
C该基因与趋化因子受体基因相关性
还可以做与免疫激活的基因，MHC类基因，m6a基因，铁死亡基因等等
Figure 9
该基因与药物的IC50相关性，正相关说明该基因高表达导致耐药。
整个思路围绕一条主线
筛选好的基因----表达----预后----富集分析（发现于免疫相关）----免疫分析----耐药分析
免疫分析又包括
1 与免疫细胞浸润相关性，多个数据库验证得到一致结果。
2 与免疫检查点相关性，可能会指导免疫治疗敏感人群筛选，此处可以添加与TMB相关性，还是要看基因结果。
3 与免疫抑制微环境相关性。
发文章讲究自圆其说，围绕一条主线把故事讲清楚，无关紧要的不用添加，遇到有水平的review，放的无关紧要的内容越多，挑的毛病就越多。
如果能筛选到这样的基因，肯定是比较容易接收的。能再加一些实验验证就更好不过了。