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转录组是一类让人既爱又恨的项目，实验门槛低，却是文章泛滥的重灾区，总有人问我，现在转录组还能发文章吗？下面我就借一篇2020年5月4日发表在BMC Genomics上题为：Transcriptome analysis reveals rapid defence responses in wheat induced by phytotoxic aphid Schizaphis graminum feeding 的文章，详细地论述下2020年转录组文章到底有多难发？怎么发？下面我们先看下这篇文章具体内容： 实验简介： 文章研究的是小麦幼苗在麦二叉蚜采食后的快速防卫反应，分别于采食2、6、12、24、48 h后取幼苗叶片（3次生物学重复），进行转录组测序、叶绿素测定以及H2O2 积累测定以及NADPH抑制剂处理进一步探究小麦在咬食后氧迸发防御机制。 实验结果： 1. 麦二叉蚜采食后小麦转录组分析 这部分结果展示比较套路，主要是通过PCA分析看了下样品相关性及处理效应，介绍了一下差异基因总体情况。如下图：2. 差异基因GO分析 作者按上调/下调基因集分别进行GO注释，并按时间点分别论述上调/下调基因集富集情况，如下图：3. 麦二叉蚜采食后小麦叶片叶绿素含量变化 从差异基因GO分析可以看出，蚜虫采食可以负向调控小麦的光合作用过程、光捕获和光系统相关基因，所以作者又测定了采食后小麦叶片叶绿素含量变化，如下图：4. 麦二叉蚜采食后小麦叶片中水杨酸、茉莉酸相关防御途径的基因表达 参与SA生物合成的苯丙氨酸解氨酶(PAL)基因在不同时间点均显著上调，但表达水平随采食时间的增加而逐渐降低；茉莉酸代谢途径中三种脂氧合酶(LOX)基因均显著上调；受MAPKs调控的WRKY转录因子也显示上调，如下图：5. 二叉蚜采食后小麦叶片中过氧化氢(H2O2)积累和抗氧化酶活性的变化 蚜虫采食明显上调活性氧清除基因的表达，进一步通过3,3 ' -二氨基联苯胺(DAB)对小麦小麦叶片进行细胞学染色，采食2h后就出现H2O2积累，并且随采食时间的延长，斑点数量和大小逐渐增加，如下图：6. NADPH氧化酶抑制对小麦叶片H2O2积累和防御反应的影响 NADPH氧化酶抑制剂二苯碘铵(DPI)不仅能明显抑制由采食引起的氧迸发，并且对小麦叶片防御应答基因表达水平也有明显的下调作用。以上就是该篇文章全部结果，回头来看，这个实验设计并不复杂，内容也不是过多，为啥人家能发表而你却被拒稿呢？要知道，就这个2区3.5分影响因子的BMC Genomics ，也是很多人渴望而不可得的存在。 2020年，转录组类文章到底有多难发？从这篇文章我们可以看到，文章并没有你想像中的难发，我试着从中提炼以下几点，希望对您有所借鉴。 1. 实验设计相对合理，层级递进，取样点与植物防卫三级级联反应基本对应，后续分析论述层次较为分明。 2. 转录组仅是的实验中的一部分，套路式的罗列结果的时代已没过去了，将转录组与其他指标融合在一起，就像本文中，除了转录组，作者还进一步进行了生理指标测定，如叶绿素含量、氧迸发等，基因关联性状，使结果更有说服力。 3. 转录组数据介绍切忌空泛，要结合其他生理生化指标，提炼出某些相关基因加以展示，如本文中叶绿素含量与表达下调的光捕获、光和作用相关的基因；H2O2积累和抗氧化酶活性的变化等。 4. 论文精华都在讨论部分，多引用他人数据佐证自己的结果，能做到旁征博引，论文一般都错不了！精读文献原文，请点击文末“阅读原文” 直达。 2020年，转录组类文章有多难发？其实难的是你不肯转变观念，时代不同了，老套路也就过时了；很多老师目前面对的难题不是手里没数据，也不是不会写论文，而是数据看不明白，分析便无从下手，这个梗不破，怎么发文章？！我给大家推荐一部 《转录组分析结果解读》 视频教程 ，轻松解决您看不懂转录组结果数据的难题。 更多技能学习链接： 更多生物信息课程： 1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接： 基因家族分析实操课程 、 基因家族文献思路解读 2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接： 转录组（有参）结果解读 ； 转录组（无参）结果解读 3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接： WGCNA-加权基因共表达网络分析 4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接： 转录组标准分析后的数据挖掘 、 转录组文献解读 5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读 、 OTU网络图绘制 、 cytoscape与网络图绘制课程 6. 生物信息入门到精通必修基础课，学习链接： linux系统使用 、 perl入门到精通 、 perl语言高级 、 R语言画图 7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章，学习链接： TCGA-差异基因分析 、 GEO芯片数据挖掘 、 GSEA富集分析课程 、 TCGA临床数据生存分析 、 TCGA-转录因子分析 、 TCGA-ceRNA调控网络分析 8.其他课程链接： 二代测序转录组数据自主分析 、 NCBI数据上传 、 二代测序数据解读 。

A pplication of weighted gene co-expression network analysis to identify key modules and hub genes in oral squamous cell carcinoma tumorigenesis

关键词

口腔鳞状细胞癌

第一步 安装包

第二步 整理数据集和临床表型

第三步 绘制进化树

第四步 确定软阀值

第五步 构建共表达矩阵

第六步 TOM图

第七步 模块与形状的关系

第八步 感兴趣模块的具体基因分析