怎样才能不做实验，不用R语言，还能发3分+SCI?

　　今天介绍几个可以用得上的数据库，只利用数据库中的数据进行分析，甚至不用R，利用在线分析工具，敲敲电脑就能解决急需发文章，没时间做实验，没有科研经费的问题。

　　提供一篇范文来手把手教你做单基因免疫浸润生信分析：

　　Layilin(LAYN)是调节T细胞功能的关键基因。然而，LAYN与不同癌症中预后和肿瘤浸润淋巴细胞的相关性仍不清楚，因此作者想通过大数据预测LAYN的关键作用。本篇文章用到了很多网上现成的数据库，不用R语言，解决了一个大难题。

　　Oncomine数据库https://www.oncomine.org/resource/login.html

　　PrognoScan数据库http://www.abren.net/PrognoScan/

　　Kaplan-Meierhttp://kmplot.com/analysis/

　　TIMER数据库https://cistrome.shinyapps.io/timer/

　　GEPIAhttp://gepia.cancer-pku.cn/index.html

　　作者使用这五个在线分析数据库，就能轻松完成一篇4.7分的文章!

　　首先，作者想要统计下LAYN在不同类型癌症中的mRNA表达水平

　　为了确定LAYN在肿瘤和正常组织中的表达差异，使用Oncomine数据库分析了多种癌症类型的不同肿瘤和正常组织中的LAYN mRNA水平。该分析显示，与正常组织相比，乳腺癌，结肠直肠癌，胃癌，肾癌，胰腺癌和淋巴瘤肿瘤中的LAYN表达更高。

　　如何得到这张图呢?进入Oncomine 主页，登陆自己的邮箱，注意必须用非盈利性邮箱注册，比如说学校的教育邮箱，否则无法注册。

　　在红色框中输入想要研究的基因。

　　在上方可以根据自己的需要调整P-VALUE和FOLD CHANGE等。

　　进入TIMER数据库主页，点选Diff Exp，输入研究的基因，就能展现出此基因在所有癌症中的表达情况。

　　点submit即可。

　　之后，作者研究LAYN在癌症中的预后潜力。

　　使用PrognoScan评估LAYN表达对存活率的影响。结果显示LAYN表达显着影响4种癌症的预后，包括结肠直肠癌，乳腺癌，眼癌和卵巢癌。177个样本和226个样本显示高LAYN表达与较差的预后略有相关，因此，可以想象高LAYN表达是独立的危险因素并且导致CRC患者的预后不良。

　　可以做预后的在线网站有很多，大多来自TCGA、GEO等数据库，后期笔者会对这些网站进行单独介绍，本文使用的是Kaplan-Meier网站。进入Kaplan-Meier主页，点击你感兴趣的癌症模块，输入基因就可以做生存分析。

　　教程：以乳腺癌为例

　　输入想要研究的基因，点击Draw Kaplan-Meier plot,就能得到生存图。

　　高LAYN表达影响淋巴转移患者胃癌的预后

　　为了更好地理解LAYN在癌症中表达的相关性和潜在机制，作者在Kaplan-Meier绘图仪数据库中研究了LAYN表达与胃癌患者临床特征之间的关系。LAYN的过度表达与男性和女性患者的OS和PFS恶化以及两种Lauren分类和分化相关(P<0.05)。具体而言，高LAYN mRNA表达与胃癌患者2~4期OS和PFS较差相关，但与1期OS和PFS无关(OS HR = 0.54，P = 0.28; PFS HR = 0.58，P = 0.34)和N0期患者(OS HR=2.13，P = 0.073; PFS HR = 2.08，P=0.92)。这里N类是指淋巴结受累;N0表示无区域淋巴结转移，N1-N3表示区域淋巴结转移。此外，高LAYN表达在四个N类别中具有高的OS N和PFS的N 1值。这些结果表明LAYN表达水平可影响胃癌淋巴结转移患者的预后。

　　LAYN表达与结肠癌和胃癌的免疫浸润水平相关

　　那么LAYN表达是否与不同类型癌症中的免疫浸润水平相关呢?作者评估了来自TIMER的39种癌症类型中LAYN表达与免疫浸润水平的相关性。结果表明，LAYN表达与26种癌症的肿瘤纯度有显着相关性，与14种癌症中B细胞浸润水平显着相关。此外，LAYN表达与18种癌症中的CD8 + T细胞浸润水平，23种癌症中的CD4 + T细胞，23种癌症中的巨噬细胞，19种癌症中的中性粒细胞和25种类型的树突状细胞具有显着相关性。

　　教程：打开TIMER数据库主页

       1、选Gene选项

       2、填写所研究的基因

       3、选择癌症类型

       4、点选免疫浸润细胞类型

       5、后点击Submit，一键成图

　　LAYN表达与免疫标记集的相关性分析

　　为了研究LAYN与多种免疫浸润细胞之间的关系，作者重点研究了LAYN与TIMER和GEPIA数据库中COAD，STAD的各种免疫细胞免疫标记物组之间的相关性。我们分析了不同免疫细胞的LAYN表达和免疫标记基因之间的相关性，包括CD8 + T细胞，T细胞，B细胞，单核细胞，TAM，M1和M2巨噬细胞，中性粒细胞，NK细胞和COAD和STAD中的DC，使用肺鳞状细胞癌(LUSC)作为对照。我们还分析了不同的功能性T细胞，例如Th1细胞，Th2细胞，Tfh细胞，Th17细胞和Tregs。在纯度相关性调整后，结果显示LAYN表达水平与各种免疫细胞和COAD和STAD中不同T细胞的大多数免疫标记物组显着相关。然而，LAYN表达水平与LUSC中仅16个基因标记显着相关。

　　教程：打开GEPIA主页

       1、选择Multiple Gene Analysis选项

       2、选择Aorrelation Analysis

       3、填选X轴和Y轴基因

       4、选择癌症类型

       5、Plot

　　LAYN与Treg和T细胞衰竭的标记基因之间存在显着相关性，例如FOXP3，CCR8，STAT5B，TGFβ，PD-1，CTLA4，LAG3和TIM-3。FOXP3在Treg细胞中起重要作用，导致抑制细胞毒性T细胞攻击肿瘤细胞。有趣的是，TIM-3作为调节T细胞衰竭的关键基因，与LAYN表达具有强烈的正相关性，表明高LAYN表达在TIM-3介导T细胞衰竭中起重要作用。因此，这些结果进一步证实了LAYN与COAD和STAD中的免疫浸润细胞特异性相关的发现，这表明LAYN在结肠和胃癌微环境中的免疫逃逸中起重要作用。