从3.813分，到12.121分的SCI文章，都用了数据挖掘的差异基因来挖出了上游的激酶……
一篇3.813就差不多是这么憋出来的，嗯
，这就是一篇憋在家里，就憋出来的3.813分的文章：
看看作者人数就知道，
根本没做实验……
首先他们分析了肠癌中差异表达的基因，
分成了高表达和地表达，分别做了聚类：
接着用了个神器来分析了造成这些基因表达差异的上游，
也就是转录因子，甚至是更上游的激酶：
但说实话，他们的激酶分析根本就没用对地方
。接着他们用GEPIA之类的数据库，验证了一下具体的差异基因的表达以及转录因子的表达：
然后，
用CMap分析了可以影响差异表达基因的化疗药物：
接着他们又用单基因扰动的GDS再测了一遍
，又用药物扰动的GDS再测了一遍……思路很简单，就是这样：
用差异基因进行聚类，然后验证，接着分析一下可能抑制高表达基因，促进地表达基因的药物。但说实话，
这基本上就是白瞎了这个神器：
这个神器还是发表在11.501分的Nucleic Acids Res上的
……这个是根据差异基因的List，分析ChIP-Seq数据库，找出转录因子，再通过转录因子，来富集更上游的激酶。
如果你一直有听夏老师讲信号通路的话，
应该会发现，一般的信号通路是这样，通过膜受体接收信号后，传递给第二信使。第二信使可能是一个激酶
，而这个激酶最终会激活转录因子入核激活下游基因表达：
这个神器的思路就是反过来，分析获得差异基因（
DEG，Different Expression Gene）后，倒推的话，就能富集出造成这些基因表达差异的转录因子（TFs）
，然后在往上捯，就能找出可能有问题的激酶。
只要输入Gene List就行了
……
当然，也有用这个神器用在正经地方的
，比如这篇NC：
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