专栏名称: 生信分析手册
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机器学习联合孟德尔随机化+简单实验验证的思路,值得大家借鉴学习!!

生信分析手册  · 公众号  ·  · 2024-11-15 18:16

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‍ 导语 今天给同学们分享一篇生信文章“Identification of potential biomarkers for lung adenocarcinoma: a study based on bioinformatics analysis combined with validation experiments”,这篇文章于2024年9月19日发表在 Front Oncol 期刊上,影响因子为3.5。 结果: 共有 401 个关键模块差异基因与 LUAD 相关 在 TCGA-LUAD 中,对所有样本进行聚类分析,结果显示没有明显的异常值 ,R2 设置为 0.85,软阈值 β 确定为 4( 图 2A )以构建无标度网络。通过 WGCNA 分析,共鉴定出 12 个共表达模块( 图 2B )。在这些模块中,MEblue 模块与 LUAD 表现出最强的负相关 (cor=-0.85) ( 图 2C )。 通过R包edgeR(3.36.0版本)分析TCGA数据集中LUAD和正常样本的差异基因,鉴定出5,702个DEGs,其中3,785个上调基因,1,917个下调基因( 图2D,E )。然后,确定 5702 个 DEGs 与 406 个关键模块基因之间的交集,产生 401 个关键模 ………………………………

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