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文章來源于：sci666 Gene co-expression network analysis reveals common system-level properties of prognostic genes across cancer types期刊：nature communication IF= 12.353
預后基因對癌癥的預后和治療很重要，前期研究只集中于個體的預后基因比例，缺乏從系統層面上去宏觀預測。因此本文從TCGA中下載了四種癌癥表達譜。 本研究主要解決的三個問題： 1.網絡成分是否能把預后基因和其他基因區(qū)分開？ 01 預后mRNA不是hub基因 本研究的的TCGA數據有著充足的樣本量和豐富的臨床數據。  共鑒定出如圖數量的mRNA預后基因，縱坐標為頻率，橫坐標是mRNA和生存數據相關性（基于單因素cox模型）的P值。 02 基于每種癌癥做一個WGCNA網絡分析 根據節(jié)點連接度，基因被分為hub-gene和non-hub gene。比如說，在GBM中有一個hub gene是KLKL1，他能參與不同的絲氨酸酶和多種物理功能。預后基因有更高的節(jié)點連接度  實柱子是是預后mRNA的hub gene占總hub gene的比例，虛線柱子是不是預后mRNA的hub gene占總hub gene的比例。這張圖表明，mRNA不是子網的核心。  圖C表示四種癌癥的hub-gene交叉情況，圖D表示刪除一種癌hub-gene，對另一種癌的影響（如第二行第一列，是刪除GBM的hub-gene，對OV的影響） 03 預后基因在各個moduel里的富集情況  不同癌癥中的module情況  b圖是預后基因和非預后基因占模塊的所有基因比例,C是各模塊基因的交叉情況，D是mRNA預后基因的保守性檢驗 04 預后miRNA的情況  基于上述流程，作者把miRNA又重做了一遍。結果發(fā)現miRNA和mRNA有著非常相似的pattern。 05 把幾種癌癥的不同模塊連接到一起 找出富集預后mRNA基因的模塊 在4種癌癥中找出47個 用GO注釋他們的生物學功能 得到結果：比較了四種癌癥都有的通路和在個體癌癥中獨有的通路， 然后又描述了基因都在哪幾個module存在的情況  這張圖中不同的顏色代表不同的癌癥，灰色是通路之間的conservation correspondence  這張圖表示幾個重要的通路的放大。 PS：conservation correspondence是用IPA做出來的 |
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