卵巢癌单基因怎么发?看这篇一起零代码复现就对了!
生信文章复现,一个网站全搞定
大家好,我是濤濤。上一篇我们一起学习了单基因的泛癌分析,你学会了吗?
(藏鏡人:啊这……别问,问就是没有)
(濤濤醬:那还不赶紧戳这个连结复习一下?
文章复现丨用了这个工具,带你快速复现一篇单基因泛癌免疫分析wen)
那么我们文章复现的第二期,就继续深入,一起来探讨一下单基因在具体肿瘤中的复现思路。
今天我们无代码复现一篇2021年3月发表在Agin-us的一篇4.831分的文章。
同样的道理,隆重推出我们的仙桃生信工具了!不用代码,不用R语言,只要鼠标!只要鼠标!单基因分析带回家!
我们今天的文章题目:A bioinformatic analysis: the overexpression and clinical significance of FCGBP in ovarian cancer
今天作者找到的基因是FCGBP,即Fc fragment of IgG-binding protein。在许多肿瘤中都有这个基因的差异化表达情况。作者在这篇文章中,通过探讨FCGBP在卵巢癌的免疫细胞浸润的作用,论证其在卵巢癌的临床意义。
在“材料和方法”部分,作者开宗明义地阐明了本文实现的生信手段。
眼尖的小伙伴一定发现了,这篇文章有用到了qPCR以及免疫组化的部分
没错,这就是传说中的“干湿结合”。生信+基础实验验证,就是应验了中国的古话,“男女搭配,干活不累”。这篇文章也因此发到了比较高分的期刊上。
那么接下来我们一起来看一下本次的复现任务。
图1. FCGBP在泛癌的表达分析
图2.FCGBP在卵巢癌组织中的表达情况
图3. Kaplan-Meier生存曲线比较了FCGBP在TCGA中的预后,以及两幅与FCGBP高表达或低表达的热图
图4. 与FCGBP相关的分子在卵巢癌的GO、KEGG、GSEA分析
图5. FCGBP在卵巢癌与与免疫浸润水平的相关性
图6. FCGBP表达与巨噬细胞浸润和极化相关性
图7. FCGBP表达与M2样巨噬细胞浸润和极化相关性
(https://www.xiantao.love/products)
(http://timer.cistrome.org/)
(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds/?term=)
现在一切准备就绪,没时间解释了,快上车!跟着我一起开始复现之旅吧!
Figure 1
FCGBP在泛癌的表达分析
Figure 1A
复现步骤:
进入仙桃学术工具(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)
选择表达差异(挑)- 非配对样本,点击进入。选择疾病-泛癌。因为有的癌种的正常样本数不够,用GTEx数据库的正常样本补足,将TCGA与GTEx数据库联合分析。这里建议选择XENA-TCGA-GTEx泛癌数据。参数部分的类型选择-箱图/柱状图,基因输入FCGBP。点击确认。
FUNDC1泛癌的结果就分析出来啦。保存结果,点击大图,下载pdf文档。
大家可能注意到,这个和原文的图有些许不同。
因为原文作者是用R语言作图的。
目前全网任何一个在线工具,包括我们熟知的Oncomine都无法做出那样“妖娆”姿势的图片。
不过濤濤想说的是,我们生信分析,最重要的就是能出重要结果就好啦。至于一个图“水桶腰”还是“A4腰”,有那么重要吗?
(藏鏡人:有!很重要!)
(濤濤醬:那你就自己一年半载地学R语言代码去吧。我用优秀的“仙桃工具”一年半载地无代码发10多篇出来甩你一百条街( ̄O ̄)ノ)
Fig1B-1D
这个图是单基因在GEO里面的表达分析实现的。
这个功能目前仙桃工具的程序员小哥哥正在努力地实现当中。
(濤濤醬:噓,悄悄告诉你,这篇推文发出去的时候,估计已经实现了喔)
其实我们自己也是可以做到的。
俗话说,做人嘛……
(藏鏡人:(抢话) 最重要的是开心!)
(濤濤醬:不对,做人嘛,不要那么懒)
那我们来看看如何自己借助GEO实现!
首先,搜寻GEO数据库
选择DataSets
或者直接进入GEO数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds)
在GEO DataSets的检索框中输入GSE12470
往下卷动鼠标,在新页面中下载表达矩阵文件。
用EXCEL文件打开矩阵
第一列为探针名,我们需要根据探针,找到FCGBP基因
本套数据使用GPL887芯片,因此,下载GPL887芯片信息
点击Download即可进行下载。
依然是使用EXCEL打开文件。
使用查找功能,找到FCGBP对应的探针:8557
打开GSE12470矩阵,找到8557对应的表达值
找到不同组别的信息
整理矩阵信息
根据实验描述内容,将53例样本,分成I-43例,II-10例
选择仙桃工具—基础绘图—配对图—分组比较,选择点图,点击上传
即可出图
此处我们举一反三
转换另一种思维模式,如果是在TCGA中的卵巢癌中,想看看表达情况是如何,该怎么做呢?
进入仙桃学术工具(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)
选择表达差异(挑)- 配对样本,点击进入。选择疾病-卵巢癌。参数部分的类型选择-点图,基因输入FCGBP。点击确认。
最后把以上几个获得的分析结果在Illustrator或者Photoshop软件中进行拼图,就得到我们的图1。
或者采用我们仙桃最炙手可热的拼图功能喔!(这回程序员小哥哥又开发了一大利好,那就是可以用自己的图片来拼图啦!)
进入仙桃学术工具(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)
选择基础绘图 –上传图片,点击进入
此处开始上传自己的图片,但是记得图片要为pdf、tiff、tif、png的格式喔!
上传好之后,可以调整图片的宽度和高度参数,最后点击确认。
记得点击下方第一个“保存结果”按钮,才能进行下一步的拼图喔!
点击拼图工具,进入拼图页面。
拖拽目标图片进入画布。(在对齐图片的时候可以选择横向参考线和纵向参考线辅助对齐。两个图片对齐时,接近辅助线的时候还有磁吸功能,拼图非常便利!
点击PDF下载,还会自动标记字母哦!点击下载,即可保存成pdf图片。(小贴士,这里也可以把图稍微放大,或者两图直接的行间距放大,可以在右侧减少留白)
这样图就拼好啦!是不是比其他软件更轻松更便利呢? (是!)
Figure 2
FCGBP在卵巢癌组织中的表达情况
这个部分呢,作者是自己做免疫组化的照片。
在这里,濤濤教大家如何用数据库里现有的照片复刻这样“壮观”的景象。
那就隆重推出我们的HPA数据库(https://www.proteinatlas.org/)
Human Protein Atlas 数据库,简称HPA数据库,它致力于提供全部24,000种人类蛋白质的组织和细胞分布信息,并免费提供公众查询。
创立这个数据库的瑞典 Knut & Alice Wallenberg基金会使用特制的抗体,用免疫组化的技术,检查每一种蛋白质在48种人类正常组织,20种肿瘤组织,47个细胞系和12种血液细胞内的分布和表达,其结果用至少576张免疫组化染色图表示,并经专业人员阅读和标引。这些受检组织来自144个不同个体和216个肿瘤组织,保证染色结果具有充分的代表性。这是一个大规模蛋白质研究项目,主要目的是绘制人体组织和细胞中表达基因编码的蛋白位置。
那么该如何使用呢?
登入网址。
在搜索框搜寻“FCGBP”
结果可以看到正常组织、病理状态下等等不同的样式。
我们选取“TISSUE”这个界面
就会看到
由于我们要研究的是卵巢癌,所以我们选中FEMALE TISSUES
进一步地
这里面就有我们类似文章中的图啦。
(藏鏡人:哇,原来HPA数据库那么好,可以“以假乱真”,就好像自己真的做了免疫组化实验一样欸!)
(濤濤醬:对啊,你还不会用HPA数据库吗?那就赶紧看看我们的单元课吧!)
Figure 3
Kaplan-Meier生存曲线比较了FCGBP在TCGA中的预后,以及两幅与FCGBP高表达或低表达的热图
我们先看生存曲线图
这边是FCGBP在不同肿瘤中的预后OS
我们有两种方法实现。
法一(Kaplan-Meier Plotter):
复现步骤:
打开Kaplan-Meier Plotter网站(http://www.kmplot.com/analysis/)
跟着我,点击如下按钮。
这里可以选择21种肿瘤(包括乳腺癌、卵巢癌、肺癌及胃癌)超过54000个基因(mRNA, miRNA, 蛋白)进行生存分析。其数据主要来源于GEO、EGA和TCGA。只有你想不到,没有你没想到!
紧接着,在方框里输入我们要复现的FCGBP,选择分析的结局指标OS,而后勾选不同的癌种,最后点击下图的分析按钮。
就可以实现生存曲线的绘制!
同样道理,勾选别的癌种,就可以出来不同FCGBP在不同肿瘤的情况。
保存即可下载至电脑中。
第一种方法学会了吧?
第二种方法就是我们厉害的仙桃学术!
法二:仙桃学术
复现步骤:
进入仙桃学术工具(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)
选择临床意义(靠)- KM曲线图,点击进入
选择TCGA-OV, FPKM, 分子输入FCGBP,预后类型选择OS,点击确认。得到以下的结果。保存结果。
再来是我们图3的另外两幅图。
这两幅热图都是我们TCGA里面有关FCGBP的前50个基因的热图呈现喔!
那如何呈现呢?
我们一起来看看!
主要的思路是这样的:
第一步,先在TCGA中进行单基因相关性筛选
第二步,选出前50个基因
第三部,画热图。
复现步骤:
进入仙桃学术工具(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)
选择交互网络——分子相关性分析——单基因共相关性筛选
输入卵巢癌TCGA-OV,选择FPKM,输入分子,点击确认如下
这边会提示结果正在运行中
大家别急,这一步可不是你想的一秒能出结果喔!
因为这一步涉及了后台大量的运算。
何不喝口水,休憩一下呢?
当你喝完水之后,点击“历史记录”
如果显示“正在运行中”
那就请大家再多喝一口水。
(藏鏡人:大概要多久呢?)
(濤濤醬:齁!你很猴急欸!大概1分钟就好啦。但是需要你手动F5重新整理刷新页面喔)
当运行好了之后
会提示“已完成”
这样我们下载我们需要的数据。
下载的格式有很多种,此处选择“Excel”形式来演示。
打开Excel表格
接下来我们需要手动筛选出关联前50的基因。
(濤濤醬:这步很快,跟着我,一分钟选好!)
作者首先是要选择正相关的前50。
于是我们瞄准cor_spearman这一列
然后进行筛选,选择“降序”排列,即图中所示“从最大到最小排序”
然后我们手动选择前50个
将50个基因复制
选择分子相关性分析——单基因共表达热图
选择卵巢癌,在“分子”那一栏输入FCGBP
在“分子列表”里 贴上刚刚复制的50个基因
点击“确认”
是不是发现基因名都挤在一起了?
别慌,调整图片高度大小。
再次“确认”——查看大图
结果就出来啦!
同理,如果要选择负相关的话,在筛选那列反向筛选即可!
其他几幅图同理可得。最后把这些图放在Illustrator或者Photoshop软件采用我们仙桃最炙手可热刚刚“出炉”的拼图功能喔!
(藏鏡人:啊……拍谢!我刚看就忘了怎么拼图……)
(濤濤醬:那就请往上滑再复习一下吧!)
Figure 4
与FCGBP相关的分子在卵巢癌的GO、KEGG分析
前三图分别是GO分析里的BP、MF、CC内容
我们以BP为例
这里是与FCGBP正相关前300个分子
于是我们将图4的相关性列表里,同样道理排序、筛选出前300个分子,然后复制到新的Excel文档中。
而后打开功能聚类(圈)——GO|KEGG富集分析
在框中上传数据
而后在富集分析的条目中,选择GO:BP,点击确认
这里可以保存下载结果。但是如果要出图的话,这里一定记得要点击“保存结果”喔。
而后选择GO|KEGG——GO|KEGG可视化
选中刚刚保存的数据,类型选择柱状图,点击确认
结果出来了
同样的道理,在条目里可以选择进行MF、CC的分析。
而这个图,则是之前在富集的时候,在条目里选择KEGG
而后“保存结果”,在“可视化”里选择“气泡图”
最后将这些图拼起来就好啦!
(濤濤醬:提问一下,该怎么拼?)
(藏鏡人:Emm,不好意思,我又忘了)
(濤濤醬:好吧,那我再说一遍,记住啦!)
在Illustrator或者Photoshop软件中进行拼图或者采用我们仙桃最炙手可热的拼图功能喔。
进入仙桃学术工具(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)
选择基础绘图 –上传图片,点击进入
此处开始上传自己的图片,但是记得图片要为pdf、tiff、tif、png的格式喔!
上传好之后,可以调整图片的宽度和高度参数,最后点击确认。
记得点击下方第一个“保存结果”按钮,才能进行下一步的拼图喔!
点击拼图工具,进入拼图页面。
拖拽目标图片进入画布。(在对齐图片的时候可以选择横向参考线和纵向参考线辅助对齐。两个图片对齐时,接近辅助线的时候还有磁吸功能,拼图非常便利!
点击PDF下载,还会自动标记字母哦!点击下载,即可保存成pdf图片。(小贴士,这里也可以把图稍微放大,或者两图直接的行间距放大,可以在右侧减少留白)
这样图就拼好啦!记住了吗?
(藏鏡人:这回真的记住了!)
Figure 5
FCGBP在卵巢癌与与免疫浸润水平的相关
首先复现A图
交互网络(联)——免疫浸润——分组比较图
选择“卵巢癌”—FPKM,选择基因FCGBP,在“算法参数”里面选择图中的 Activated Dentritic Cells 即adc
在“算法参数”里面选择不同的细胞,就可以分析出不同的图。
图B是免疫检查点的作图。这个功能仙桃程序员小哥哥正在抓紧实现中。
听说不久的将来也能实现喔!
(藏鏡人:那有没有类似的图呢?)
(濤濤醬:当然有啊,而且个人感觉比这个图更好看呢)
与之类似的有免疫浸润点的棒棒糖图。我们一起来看看吧!
进入仙桃学术工具(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)
选择交互网络(联)——免疫浸润——棒棒糖图
选择好对应的肿瘤以及基因FCGBP
点击“确认”
调整好图片的宽度,因为有可能x轴文字太多会堆在一起
查看大图
是不是也是相当的美观呢?有种童年时候遇见一排棒棒糖的兴奋感对吧?
(藏鏡人:真的很有视觉冲击欸!)
Figure 6
FCGBP表达与巨噬细胞浸润和极化相关性
这个图是FCGBP与免疫细胞浸润的相关性
有没有觉得很眼熟?
(藏鏡人:有!上一期有讲过!)
就和我们上一期复现的图是一个道理啦
提到免疫浸润,大家应该脑中应该想到两个方法:Timer 和 仙桃!
我们分别来看看两个方法
法一:TIMER
登录TIMER数据库(http://timer.cistrome.org/)的网站
选择Immune Association里面的Gene
而后,在方框里选择基因FCGBP以及需要探究的免疫细胞。
点击“submit”
在方框里搜索 ov (代表卵巢癌)
点击与本文相符的第一个方框
出来如下的界面
右图就是我们复现的图啦
同样道理可以点击其他的方框出现其他结果。
法二:仙桃学术
进入仙桃学术工具(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)
选择交互网络(联)–免疫浸润—散点图,点击进入
选择疾病TCGA-OV,FPKM,选择分子基因FCGBP
再选择浸润的细胞“Macrophages”
点击“确定”
即可出图
同理可绘制出其他图
最后把它拼图起来就可以了!
(濤濤醬:如何拼图?)
(藏鏡人:我知道!)
在Illustrator或者Photoshop软件中进行拼图或者采用我们仙桃最炙手可热的拼图功能!
Figure 7
FCGBP表达与M2样巨噬细胞浸润和极化相关性
来到我们最后一个图啦!
图7是由三组类似的图组成,于是我们只看最后两个图,图E和图F。
图E是FCGBP与TGFB1在泛癌的表达关系
图F是FCGBP与TGFB1在卵巢癌的关系
图E
登录TIMER数据库(http://timer.cistrome.org/)的网站
选择Cancer Exploration里面的Gene_Corr
在框中分别输入两者基因
点击“submit”
出来了泛癌里面两者的相关系数
下载表格
选中这栏即为“系数”
而后新建一栏,定义为“-log10P”
选择—log以10为底P值的对数
填充即可获得此列
提取出这两列,复制到新的Excel里
接下来,打开“仙桃学术” 基础绘图——散点图
上传数据
点击“确认”
就可以得出两者关系在泛癌的散点图
图F
两种方法
法一:timer
与图E的前半步骤相同
抵达这步时
点击OV 即可出现图片
法二:仙桃学术
进入仙桃学术工具(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)
选择 交互网络(联)——分子相关性——散点图
填好疾病,两个分子,点击“确认”
即可出图
另外两幅图同理可得
最后再将其拼图起来就可以啦!
(濤濤醬:需要我再说如何拼图吗?)
(藏鏡人:需要的话请自行往前滑看前文回顾喔)
本期是我们的单基因在具体肿瘤的研究,其中也包含了有关泛癌研究的相关内容。
(藏鏡人:我感觉看了这两期单基因研究复现之后,感觉分分钟发文好几篇,都不想学R语言了欸!)
(濤濤醬:哈哈,那就快点登陆仙桃www.xiantao.love开始实操吧!)
社群的小伙伴们看过来!
-首次酸谈社群日-来了!
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还有超多福利好礼回馈大家
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直播时间:3月20日(周六)晚18点-20点
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