今天这文章不玩虚的. 直接上干货. 很多做生信的小弟姐们,拿着GEO数据就两眼一抹黑. 尤其是提到ceRNA机制. 脑子里全是一片浆糊. 我干这行这么久. 见过太多人在这上面栽跟头. 浪费钱也浪费时间. 真的挺心疼的. 但你要是方法对. 其实也没那么难. 核心就那点事儿. 关键在于你怎么挖. 怎么筛选. 别一上来就跑全套. 那纯粹是给自己找罪受. 咱们今天就把这层窗户纸捅破. 让你少走半年弯路. 毕竟现在科研卷成什么样了. 大家都清楚. 没人有空陪你慢慢试错. 效率就是生命. 废话不多说. 直接进正题. 第一步. 搞定数据下载. 别去官网漫无目的找了. 去GEO数据库. 或者国内那些镜像站. 找你要的癌症类型. 比如胃癌. 肺癌. 关键看样本量. 最好有配对样本. 比如癌组织vs正常组织. 这样统计起来才靠谱. 下载的时候. 记得把GPL系列号也记下来. 不然后面比对ID会疯掉的. 真的. 我都替你心疼. 还有. 别偷懒. 原始数据一定要下. 别用处理过的. 那里面藏了多少坑. 只有你自己踩了才知道. 第二步. 数据预处理. 这一步最考验耐心. 也是新手最容易放弃的环节. 先把那些缺失值太多的探针去掉. 然后进行标准化处理. 常用的是limma包. 当然. 其他包也行. 关键看你的数据分布. 处理完记得看PCA图. 看看样本聚类情况. 如果癌和正常混在一起. 那你后面分析都是白搭. 必须得重新检查批次效应. 这点特别重要. 很多同行都在这栽过跟头. 别嫌麻烦. 磨刀不误砍柴工. 第三步. 筛选差异基因. 这里有个阈值问题. P value < 0.05. |logFC| > 1. 这是基础线. 但为了ceRNA分析. 你可能需要更严格点. 毕竟上游lncRNA数量有限. 太松了假阳性太多. 太紧了连靶子都没了. 找个平衡点. 或者干脆两条路都走一遍. 对比看看. 这时候. 你就已经拿到了一批差异基因. 别高兴太早. 这只是开始. 接下来才是真正的重头戏. 第四步. 构建ceRNA网络. 别自己去一个个查. 累死你也查不全. 用预测工具. 比如miRcode. TargetScan. miRTarBase. 把这些都结合起来. 取交集. 虽然会有漏网之鱼. 但大大降低了假阳性. 记住. 不是所有lncRNA都能当ceRNA. 得有miRNA结合位点. 这点别忽略了. 然后. 把上游lncRNA. 中游miRNA. 下游mRNA连起来. 这一步可以用Cytoscape. 画图确实好看. 领导喜欢. 但别忘了做功能富集. GO和KEGG. 看看这些基因都参与了什么通路. 如果全是不知名的小路. 那可能你这个ceRNA也不太重要. 除非你能找到特别新颖的机制. 但这概率太低了. 别抱太大希望. 第五步. 验证. 这步最烦人. 也是最费钱的. 至少搞个qPCR验证几个关键节点. 如果可能. 做个双荧光素酶报告基因实验. 虽然贵. 但发文章的时候. 这就是你的底气. 没有验证的ceRNA研究. 现在很多期刊是不敢收的. 评委一眼就能看出来. 你是在凑数. 我说的这些步骤. 看着简单. 真操作起来. 坑多得是. 比如数据下载慢. 比如代码报错. 比如结果解释不通. 这些都要你自己去熬. 但我可以把这些坑都指给你看. 让你心里有个底. 别一遇到困难就换方向. 那永远出不了结果. 坚持住. 有时候就差那么一点灵感. 或者一个参数的调整. 就能柳暗花明. 另外. 关于GEO数据ceRNA的分析方法. 一直在更新. 别总拿着十年前的教程当宝. 多看看最近半年的高分文章. 人家是怎么做的. 用什么软件. 什么算法. 抄作业不丢人. 重要的是看懂逻辑. 哪怕你只是跟着跑一遍流程. 也能学到不少东西. 最后想说. 做科研不容易. 尤其是做bioinformatics这种. 看着光鲜. 其实背后都是掉头发. 但当你看到那张漂亮的ceRNA网络图. 当你的文章被接收的那一刻. 那种爽感. 真的无可替代. 所以. 别怂. 干就完了. 加油吧. 未来的大佬们. 本文关键词：GEO数据ceRNA