太太太太硬核了！5个数据库让你批量发5+SCI！难度不大，可复现性极强！

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肝癌纯生信

大家好，我是Jerry，今天我给大家分享一篇单基因在肝癌疾病方面的纯生信文章，该文章是发表于Aging-US杂志上，最新影响因子为5.682分。该篇文章的整体思路较简单，复现难度不大！！
本篇文章的全部分析均依赖于在线数据库，未涉及数据集的下载和R语言的操作，有兴趣的同学可以将本文章作为模板尝试发表一篇纯生信文章。
注：不同版本的TCGA数据，有可能获取的患者的样本例数不一致，因为TCGA数据库一直处于更新过程中。所以看到生信文章中TCGA里同一个癌种的患者样本数不一致，大家也不要奇怪，有可能就是版本不同导致的。大家做生信分析的时候，尽量选择TCGA数据库中的最新版本的数据进行下载。

期刊简介

文章标题

CCL14 is a prognostic biomarker and correlates with immune infiltrates in hepatocellular carcinoma
复现工具
◆ 仙桃学术工具
（https://www.xiantao.love/products）

◆ Oncomine数据库

（https://www.oncomine.org/resource/login.html）

◆ Kaplan-Meier plotter数据库

（http://kmplot.com/analysis/）

◆ TIMER 数据库

（https://cistrome.shinyapps.io/timer/）

◆ GEPIA数据库

（http://gepia.cancer-pku.cn/index.html）

复现内容

Figure   1: CCL14在不同肿瘤类型中的表达情况

Figure   2: CCL14在不同肿瘤类型中的预后意义

Figure   3: CCL14的表达水平与肝癌组织内免疫细胞浸润的相关性分析

Figure   4: CCL14的表达与肝癌和胆管癌组织内免疫浸润细胞标记基因之间的相关性分析

Table    1: 在不同的临床病理条件下，CCL14的表达水平与肝癌患者临床预后的相关性

Table     2: CCL14与免疫细胞标记基因之间的相关性分析

Table     3: CCL14和免疫细胞标记基因的相关性分析

Figure S1: CCL14在不同肿瘤类型中的预后意义

Figure S2: CCL14的表达与不同肿瘤类型中免疫浸润水平的相关性

文章复现

Figure 1

CCL14在不同肿瘤类型中的表达情况

由于目前Oncomine数据库网站存在技术问题，无法登陆，本次Fig. 1的复现将借助仙桃工具和TIMER数据库完成。
1. 进入仙桃学术（https://www.xiantao.love/products），选择高级版，点击“立即使用”
注：免费版和基础版都可以进行统计和可视化，由于高级版功能最全，这里选择高级版作为范例。
2. 按照下图中的顺序，选中TCGA的泛癌分析，键入目标基因CCL14，点击确认即可得到Fig.1中的B图像；
3. 下图即为仙桃工具产生的图片结果
4. 利用TIMER数据库复现Fig.1 B图像，点击该链接https://cistrome.shinyapps.io/timer/进入TIMER数据库，选中Cancer Exploration的Gene_DE模块。
5. 在Gene expression中键入CCL14，点击submit，即可得到Fig. 1B的原图像；

Figure 2

CCL14在不同肿瘤类型中的预后意义

使用Kaplan-Meier plotter数据库
1. 点击链接http://kmplot.com/analysis/，进入该数据库，根据Fig.2中的肿瘤的顺序，依次为肝癌、乳腺癌、胃癌和其余肿瘤；首先根据下图选中Liver cancer。
2. 根据下图顺序，依次键入CCL14基因名，选中median值作为该基因表达高低的切分点，作者在Fig.2中包含了OS、RFS、PFS和DSS，依次选中即可得到Fig.2 A-D，点击绘图。
3. 即可得到下述图像，点击下载按钮，该图像即为Fig.2A。
4. 其余肿瘤的操作是类似的，此处不再重复。

Figure 3

CCL14的表达水平与肝癌组织内免疫细胞浸润的相关性分析

Figure S2

CCL14的表达与不同肿瘤类型中免疫浸润水平的相关性

TIMER数据库复现
1. 点击该链接https://cistrome.shinyapps.io/timer/进入TIMER 1.0数据库，选中下图圈出的Gene模块，进入Gene-免疫细胞浸润相关性页面；
2. 在下图中键入基因名称-CCL14，依次选择目的肿瘤-肝癌（LIHC）和其他所有相关肿瘤，选中默认的免疫细胞类型，点击提交，即可得到原文Fig.3和Fig.S2中的图像。
3. CCL14与LIHC中免疫细胞浸润的结果，Fig.3的结果。

Figure 3

CCL14的表达与肝癌和胆管癌组织内免疫浸润细胞标记基因之间的相关性分析

Table 2

CCL14与免疫细胞标记基因之间的相关性分析

TIMER数据库复现
1. 点击该链接https://cistrome.shinyapps.io/timer/进入TIMER 1.0数据库，选中下图圈出的Correlation模块，进入Gene-Gene相关性页面；根据Fig.4所示，依次选中肝癌和胆管癌；根据既往研究的报道，作者获得一系列与7种免疫浸润细胞密切相关的标记基因，在下述的Gene Symbol（Y轴）依次输入这些标记基因，并在x轴的方块内输入CCL14，相关性矫正选择为none或者Tumor purity，点击上传可分别得到Fig.4中的全部图像，以及Table 2中的结果。
2. 结果图像（未经过矫正），下图1即为的Fig.4A，下图2为Fig.4B。其余图像的操作是类似的，此处不再重复。
3. 结果图像（经过Tumor purity的矫正），其中右下角的相关性结果即为校正后的Cor值和相应的P值；其余结果也是类似的重复操作。

Table 1

在不同的临床病理条件下，CCL14的表达水平与肝癌患者临床预后的相关性

Kaplan-Meier plotter数据库复现
1. 点击链接http://kmplot.com/analysis/，进入该数据库，点击下图中的Liver cancer选项进入肝癌亚组的预后分析；
2. 根据Table1的结果，作者是将全部的肝癌患者根据不同的临床病理学分级进行亚组分析，而进一步在亚组中将患者区分为CCL14的高、低表达组，从而得到与总生存（OS）和无进展生存（PFS）相关的风险比值
3. 在下述图像中，键入目的基因CCL14，选中以median作为区分高、低表达的分界线，在survival中可选中OS或PFS，而在临床指标中可依次选中stage、Grade、AJCC_T、vascular Invas、gender、race、Alcohol consumption、hepatitis virus，上述指标即为Table1的Clinicopathological factors里面的项目；最后点击绘图。
4. 即可得到相应的HR值和95%置信区间，以及相应的p值；如下图1为OS和stageI和StageI+II的K-M plotter图像，与原文结果是完全一致的。
5. 由于其余指标的复现均为重复操作，此处不再重复。

Table 3

CCL14和免疫细胞标记基因的相关性分析

GEPIA数据库复现
1. 点击链接http://gepia.cancer-pku.cn/index.html，进入GEPIA数据库，选择Multiple Gene Analysis模块下的Correlation analysis选项；
2. 在相关性分析模块中，在基因A中键入CCL14，而在Gene B中依次键入免疫细胞标记基因，相关系数选择为Spearman，而TCGA肿瘤和Normal中则分别选中相应的Tumor和Normal数据添加至右侧的Dataset中，最后点击Plot即可得到每个基因与CCL14的相关性系数。
3，此处以CCL14-CD86相关性为例，展示在肿瘤组织内的相关图像；与Table3中的结果是完全一致的。其余基因的操作完全一致，此处不再重复。

Figure S1

CCL14在不同肿瘤类型中的预后意义

GEPIA数据库复现
1. 点击链接http://gepia.cancer-pku.cn/index.html，进入GEPIA数据库，如下图所示，在检索框内键入CCL14基因，点击Survival analysis即可进入该数据库的预后分析页面；
2. 在该页面中，依次输入目的基因，先后选择OS和RFS，根据Fig. S1结果设置Median作为高、低表达的区分值，在Datasets selections中选择相应肿瘤的数据集，此处以ACC作为示例；点击Plot即可获得OS和RFS的图像结果。
3. 如下两图即为Fig.S1A-B图像结果；其余肿瘤的预后绘图与本次操作完全一致，此处不再重复。
—END—
撰文丨Jerry
排版丨豨莶
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