2022/3/16 11:33:37 阅读：436 发布者：chichi77
众所周知，单细胞测序现在是火得不得了，到了大家都趋之若鹜的程度，但是经费不够、想挖掘别人的数据可学着又费劲怎么办？
今天，我就来给大家分享一个蹭上单细胞热点的最易学套路～
今天给大家带来的文章题目是：《Pan-cancer analysis of oncogenic role of Programmed Cell Death 2 Like (PDCD2L) and validation in colorectal cancer》，今年二月底刚发表在《Cancer Cell International》，影响因子5.722。
这篇文章不仅一点单细胞的简单蹭热点动作值得学，干湿结合的操作也非常值得借鉴。赶紧给我往下看！
复现工具
���仙桃学术
https://www.xiantao.love
���TISIDB
http://cis.hku. hk/TISIDB/index.php
���STRING
https://www.string-db.org/
���TIMER2.0
http://timer.comp-genomics.org/
���CancerSEA数据库
http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/home.jsp
文章思路
△挑
Fig1：PDCD2L在泛癌中的异常表达
○圈、联
Fig3：PDCD2L的PPI互作分析，以及共表达基因的GO/KEGG富集分析
Fig4：分析PDCD2L免疫浸润，与CAF的关系
Fig5：PDCD2L在单细胞测序中与肿瘤功能的分析
☆靠
Fig2：PDCD2L与OS、DFS相关性的泛癌分析
Table1：临床相关性表
□湿
Fig6：免疫组化、western检测PDCD2L在CRC组织中的表达
Fig7：在CRC细胞系中沉默PDCD2L，使用流式检测细胞凋亡，CCK-8和EDU染色检测增殖
复现步骤
Fig1：PDCD2L在泛癌中的异常表达
A-B：这两幅图是在ONCOMINE数据库做出来的，但是大家都知道现在这个数据库已经不接受新用户注册了，但是没关系，仙桃的这个功能早就已经非常成熟了～
打开仙桃学术https://www.xiantao.love , 按照如下选择：
确认出图：
就是这么简单粗暴
这篇文章的Fig1出现了bug，图注中有A、B、C、D四幅小图，但里只有A、B、C三幅，乍一看找不到D图，再仔细一看，C图对应的是图注中的D图
小伙伴们投稿的时候可要细心，千万别犯这样的错误呀～
那我们就来复现C图吧！
就以第一个小图为例，进入TISIDBhttp://cis.hku. hk/TISIDB/index.php ,在主页检索框填入分子PDCD2L
点击submit：
选择 Subtype，下拉页面，找到Molecular subtype，在右边的选项框选择癌种，就能出一模一样的啦～
其他的小图就是在这个选项框多选几遍～
然后选择Immune subtype，就能得到图4的C图，敲黑板了哈，后面我们就不重复做了哦！
Fig2：PDCD2L在泛癌中的预后价值
仙桃宝宝再次上线！生存分析，我们是专业的～进入仙桃，还没领取的工具的科研宝子，先速来领取，否则没法下步的
↑直接免费领取↑
咱们就以ACC为例，按照下图选择参数，填入分子
确认出图：
其他的每个小图就分别选择对应肿瘤类型，按这个操作一遍就好啦～
Fig3：PDCD2L的共表达网络和富集通路分析
3A图：我们熟悉的STRING数据库，他又出现了！
主页点击 SEARCH，按照文中描述设置参数，低可信度，交互数少于20，继续SEARCH
结果出来后我们还要再设置一下，数据来源为实验证据：
UPDATE，然后出图：
3B、C图，作者分析了泛癌中与PDCD2L相似表达模式的基因，并选择了前100个基因作为候选基因，然后对PDCD2L、与PDCD2L结合的蛋白和100个候选基因进行了GO富集分析和KEGG分析。
我们已经获得了与PDCDL2结合的蛋白，接下来是共表达基因的获取。
使用GEPIA2（http://gepia2.cancer-pku.cn/），按下图，在TCGA Tumor中全部选中后点击Add，旁边的表达数据集中就会自动出现：
点击List，开始分析：
点击 download下载数据，可用excel打开：
然后将PDCD2L以及与之交互的蛋白和这100个基因整理在一起：
仙桃再次上线，找到GO/KEGG富集分析：
把刚刚得到的分子复制到分子列表，点击确认：
下载Excel表格并保存结果，然后下一站——可视化
在基本参数中分别填入BP、CC、MF、KEGG的前十个ID名称，这里以BP为例，在Excel中筛选BP，然后按p.adjust升序排列后
将前10个ID名复制到仙桃的ID list
得到：
其他的图可以通过相同方法筛选后复现～
Fig4：PDCD2L表达与CAF的负相关
图A：进入TIMER2.0（http://timer.comp-genomics.org/），如下图所示，在immune的gene中填入PDCD2L，细胞选择CAF，submit后就能得到下面的结果
可自行选择下载的结果格式，就是酱
刚才的页面向下拉就能看到一个表格，点击其中的结果就能得到具体图形，比如：
点击BLCA的EIPC计算结果，页面就会弹出：
然后我们下载就好啦～
C图还是在TISIDB做的，之前已经一起复现过了～
Fig5：PDCD2L在单细胞测序中的结果及其与肿瘤功能的相关性
文章亮点来了！一个数据库，作者蹭上了单细胞的热度，这就是CancerSEA数据库（http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/home.jsp）！先进入主页：
点击Search
在这里填入PDCD2L，再Search。
就能一键搞定所有的图：
简直不要太容易！
最后还有一张表格，虽说是作者自己的样本做出来的，但我们用数据库也可以：
PDCD2L与CRC临床相关性表
废话不说，打开仙桃，按照下面，在基线资料表选择结直肠癌，填入分子，再根据文章的表格选择临床参数：
确认后：
大家可以自行下载表格结果～
好了，虽然单细胞的这一点点分析为文章加了一点分，但明显这些不费吹灰之力，数据库点点点就能搞定的一系列操作肯定是不够5分+的，最后还有重头戏，就是干湿结合！我们来看看做着做了些什么：
差点给了我一种如此轻轻松松就能发5+的错觉。。。
看到作者做的实验部分，这工作量其实也不少了，免疫组化，western 的简单基础实验没有少，还做了基因沉默，用qPCR、流式细胞术、细胞荧光等检测了功能表型
咱们反过来想想，如果只做这一点实验，要发3分都得去庙里烧个香了吧，但是就花几个小时时间在数据库里点点点，凑点图，一下子发5+，这性价比也不是说说而已！
写着写着我就激动了，准备给自己的实验也加点点鼠标的工作量！
