专栏名称: 生信分析手册
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4+机器学习+PPI+分子对接+实验,其实也蛮简单!

生信分析手册  · 公众号  ·  · 2024-08-20 17:57

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‍ 导语 今天给同学们分享一篇生信文章“ ,这篇文章发表在 Drug Des Devel Ther 期刊上,影响因子为4。 结果: 共表达网络构建与模块识别 通过处理TCGA-STAD数据获得基因表达基质。然后选择差异表达的前5000个基因进行进一步分析。此外,在排除临床信息不完整的患者后提取临床资料(543个样本)。将软阈值设置为 5 以构建无标度网络 (图1A).通过组合强相关模块(图1B-C).模块间无显著相关性(图1D).蓝色和黑色模块与TNM分期高度相关(图1E),因此这两个模块中的基因被认为具有临床意义。 蓝色和黑色模块中基因的GO和KEGG分析 提取了蓝色和黑色模块的基因。GO分析结果显示,基因主要富集于细胞分裂(GO:0051301)、细胞周期(GO:0007049)和DNA复制(GO:0006260)。在细胞成分方面,基因主要富集在核质(GO:0005654)、细胞核(GO:0005634)和染色体(GO: ………………………………

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