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眾所周知,經過歷朝歷代數不清的醫者們的辛勤付出,傳統中醫積累了不少的診療經驗和方法,湯藥、針刺、艾灸、拔罐、外敷、藥浴、熏蒸等等,治療的途徑可不光有這些,所謂心病還須心藥醫,金元時期的醫家張從正在《儒門事親》當中還記載了不少情志類的處理方法,例如非藥所及的七情治病療法,諸如此類,層出不窮,這些都是歷代醫林先賢們流傳下來的寶貝,而為了應對各種各樣的疾病和病人,醫者們也是絞盡腦汁,想出了無數能夠應病人們喜愛的治病方式。過去和現在一樣,人們一旦提到中醫中藥,心頭便莫名涌上一個念頭——中藥好苦,因而,不少人會因此而拒絕口服湯藥,雖然事情并不完全是這樣,但醫者也不好多說什么,所以,為了照顧很多患者的心情,醫者們根據自己的生活及診療經驗,想出了造“點心”的方法,讓病人吃下“實為中藥”,而“形非中藥”的點心(也可以說是“真藥假餅”),以圖安慰病人拒絕口服苦藥的心理,病人吃了剛剛好,讓病人順利治好疾病,可謂是用心良苦。這種方式也較為常見,我們來看看中醫泰斗張錫純的做法吧。張錫純是我國近代頗負盛名的醫家,于我們現時代的人來說,他的時代其實離我們很近,像他學習中醫入門之道,再好不過了!同時,他也是一位非常了不起的中醫大家,在中西醫匯通的這條路上,他是開創者之一,也是實實在在的踐行者。張氏的治療方法,也是多種多樣,不拘泥于一方一法,反倒是靈機活法,頗受患者喜歡,最直接的原因無非是患者自覺病除體愈。在張錫純所創的一百多個驗方當中,其中有幾個方子是以點心的模式出現的,并且這幾道方子頗受人們的喜愛。要知道,中醫出手造點心,那就不是裹腹那么簡單,這其中必然摻雜著祛病的法子在里面。那么,張錫純創的幾道點心都是什么,它們又有什么用處呢?其中一道是益脾原方——“益脾餅”,另外一道是適合老人氣虛痰多、痰氣郁結所致的諸多疾病的方子——“期頤餅”。今天,咱們就來談談第一張方子——益脾餅。效如其名,這到方子所治療的疾病正是同脾有關。都說現代人的脾胃變得金貴嬌氣了,明明生活質量提高了,但由于脾胃不好,想吃點好東西都不行,動不動就腹瀉,看著好吃的卻不能多吃,好生活也不能多享受。脾,喜燥惡濕;胃,喜濕惡燥。濕又常常是導致人身機體陰陽平衡失調的一種致病因素,而脾胃濕寒,不光飲食能力下降,還有長期泄瀉的情況,拉出來的大便常常濕冷或帶有未消化的食物。對于這樣的情況,張錫純處理的方法也有多種,但對于婉拒湯藥的人來說,張氏就會選用這道點心——“益脾餅”來為患者調治,效果屢試皆驗。益脾餅原方:“白術四兩、干姜二兩、雞內金二兩、熟棗肉半斤。”

今天,我將為大家解讀一篇3.96分的SCI,借此來學習GEO數據庫甲基化芯片發SCI的套路,文章的題目是:Aberrantly/  methylated-diferentially expressed genes and/ / pathways in/ colorectal cancer。首先簡單介紹一下,GEO數據庫/(GENE EXPRESSION OMNIBUS/)是NCBI旗下主打基因表達芯片的數據庫,它的網址是http:////www.ncbi.nlm.nih.gov//geo,或者直接通過PUBMED的菜單欄進入。小碩在此申明,GEO數據庫的芯片數據是不花錢的!而且數據海量,更新較快!小伙伴們迫不及待了吧,Let′s go!/ 1、摘要/ 全文思路明確,從GEO數據庫中下載4張芯片,其中2張基因表達芯片/(GSE68468, GSE44076/)和2張甲基化的芯片/(GSE29490, GSE17648/),是不是感覺芯片在手,天下我有?接著利用GEO2R工具找出甲基化的差異基因/(methylated-DEGs/),DAVID網站做功能和富集分析,STRING網站做蛋白互作網絡圖/(PPI/),利用Cytoscape軟件的MCODEapp構建PPI聚類功能模塊。最終,找出了異常甲基化的差異表達基因和通路,這些Hub基因可能作為異常甲基化的生物標志物,以此服務于結腸癌的精準治療。/ 2、芯片數據下載及預處理/ / “Totally 186 CRC and 55normal mucosa specimens were enrolled in GSE68468 /(platform: GPL96 AfymetrixHuman Genome U133A Array/) while 98 CRC and 50 normal mucosa specimens wereenrolled in GSE44076 /(platform: GPL13667 Afym/[1/]etrix Human Genome U219 Array/).”這句來源于原文中,咋一看,不了解GEO的小伙伴可能有點懵,一會GSE,一會GPL?請看下面表格內容。總結一下,GEO數據庫的表達譜信息主要儲存在DataSets和Profiles中,而數據下載說到底就是要得到表達矩陣,即“基因在行,樣本在列”的矩陣。在下圖的GEO DataSets輸入研究的癌癥,然后就可以選擇自己需要的芯片,里面關于芯片的信息非常詳細,下載原始文件,整理后即可得到需要的表達矩陣。哈哈,還是挺容易實現的。/ 3、數據處理/ 利用GEO數據庫自帶的GEO2R工具將樣本分為正常組和病例組,設定cut-off值/(P/ /</ 0.05and |t|/ />/ 2/),尋找出差異表達基因/(DEGs/)和差異甲基化基因/(DMGs/)。再利用EXCEL中的MATCH函數進行匹配,去除重疊的基因,同時獲得甲基化芯片和表達譜芯片的交集,最終得到低甲基化-高表達基因411個,高甲基化-低表達基因239個,利用R軟件代碼實現韋恩圖制作,文中的韋恩圖確實不錯哈。選取典型的芯片的TOP100基因/(包括50高表達和50低表達基因/)做差異基因的熱圖,可通過R代碼實現熱圖的制作。微信公眾號回復“熱圖”,可獲得R軟件熱圖制作代碼。/ 4、GO功能富集分析/ / DAVID網站/(網址https:////david.ncifcrf.gov///)實現GO功能富集分析,這個還是比較簡單的,直接上圖了。分別從生物學過程/(BP/),細胞組成/(CC/),分子功能/(MF/)對低甲基化-高表達基因、高甲基化-低表達基因功能注釋,選取排名前5的富集分析制成下表。/ 5、KEGG通路分析/ 同樣,利用DAVID網站進行KEGG通路分析,分別預測了低甲基化-高表達基因、高甲基化-低表達基因富集的通路。6、PPI網絡構建、模塊分析和Hub基因選擇蛋白互作網絡圖/(PPI/)通過STRING網站來制作/(網址https:////string-db.org///),PPI聚類功能模塊則用Cytoscape軟件的MCODEapp制作。其中PPI網絡圖,以Interactionscore>0.4作為cut-off值;利用Cytoscape軟件,篩選出MCODE評分>3、節點數>4的PPI網絡中的模塊制作聚類模塊分析圖。篩選出節點degree大于10的即為Hub基因。最終分別篩選出低甲基化-高表達基因排名前五的Hub基因:CAD,CCND1, ATM, RB1 and MET;高甲基化-低表達基因排名前五的Hub基因:EGFR,ACTA1, SST, ESR1 and DNM2。/ 7、Hub基因在TCGA數據庫中驗證/ 分別將低甲基化-高表達的Hub基因和高甲基化-低表達的Hub基因在TCGA中觀察Hub基因的甲基化狀態和表達差異,最終結果如下表,大部分Hub基因在TCGA中和GEO數據庫中的甲基化狀態和表達差異是一致的,這對作者的GEO數據庫分析加強了說服力。綜上,可以看出本文甲基化數據挖掘步驟:/(1/)GEO芯片下載和預處理:GEO數據庫直接下載原始數據;R軟件的GEOquery包/(上bioconductor官網搜索/)。預處理一般就是將原始文件整理成我們需要的表達矩陣。/(2/)差異基因和甲基化基因的篩選:本文采用的是GEO在線工具GEO2R分組后設定cut-off值P/ /</ 0.05and |t|/ />/ 2,分別可以篩選出高、低表達基因,高、低甲基化基因,利用EXCEL中的MATCH函數去除重疊的基因,同時對低甲基化高表達的基因求交集,對高甲基化低表達基因求交集。制作韋恩圖,選取典型芯片做熱圖。當然,這一步也可以用R軟件跑,最終結果是一致的。/(3/)GO和KEGG分析:DAVID網站直接實現。/(4/)PPI網絡構建、模塊分析和Hub基因選擇:STRING網站做蛋白互作網絡圖,利用Cytoscape軟件的MCOD app構建PPI聚類功能模塊。通過cut-off值設定,節點degree大于10的即為Hub基因。/(5/)TCGA數據庫驗證:利用TCGA數據庫分析Hub基因的甲基化狀態和表達差異,看是否與GEO數據庫一致,以增強說服力。做到這里,已經3.96分了,小碩設想,如果繼續把Hub基因進行共表達或預后分析,是不是影響因子又得上漲呢!當然,前面這些步驟都不用花經費!假如你的老板經費充足,繼續來個小樣本的實驗驗證吧,估計小伙伴們手已癢癢,趕緊準備發文吧!我們明天將手把手教你R語言實操分析GEO數據庫甲基化芯片。/ /  關注微信公眾號“百味科研芝士”,一個分享干貨的地方/ 

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