GEO数据挖掘筛选关键基因，然后实验验证的发文思路

科研资源不同，自然选择就不同。没有科研经费的人会比较喜欢纯生信数据挖掘这种模式；有科研经费的人可能更喜欢生信+实验这种模式。之前纯生信数据挖掘的发文思路已经分享了很多，所以这次我们分享一下GEO数据挖掘筛选关键基因，然后实验验证的发文思路。本次的参考范文发表在Thoracic Cancer上，影响因子：2.61，中科研分区：3区。

参考文章题目：KIF4A enhanced cell proliferation and migration via Hipposignaling and predicted a poor prognosis in esophagealsquamous cell carcinoma

参考文章链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/1759-7714.13787

分析思路：

1、从GEO数据库中找到三套数据，然后分别使用GEO2R工具进行差异分析，下载得到的差异基因，分别取三套数据差异基因的交集

2、将上面得到的差异基因进行功能分析（GO富集分析、KEGG富集分析、PPI分析）及筛选hub基因

3、经过Oncomine、UALCAN数据库验证，发现KIF4A值得进行深入研究

4、通过Western blotting 和qRT-PCR进行验证，发现KIF4A也是高表达的（ESCC vs normal），然后进行相关生存分析

5、确定KIF4A在细胞系中的表达和转染效率

6、确定KIF4A促进ESCC细胞增殖

7、确定KIF4A增强ESCC细胞的迁移能力

8、确定KIF4A通过激活Hippo-YAP信号通路来促进ESCC细胞迁移和增殖

这篇文章做的实验还是挺多的，钱估计也花了不少，但是文章却发了2.61分的期刊，投入的科研经费与文章成果的出入有点大，比很多纯生信数据挖掘的文章要低分。不过也不出奇，之前也有粉丝朋友爆料说花了差不多一百万经费，最后就发了两篇2-3分的文章。可见，有钱也不一定能发高分文章，但是有钱发高分文章的机会更大，选择更多，很多没有钱的朋友只能做一下数据挖掘和meta分析。

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