各位小伙伴大家好，我是卡特。今天给大家带来一篇于2022年10月最新发表在BMC Cancer（影响因子4.638）的一篇干湿结合的文章，本篇文章套路为单基因泛癌分析，值得大家学习。
期刊介绍
文章概要
文章标题：Pan-cancer analysis of oncogenic TNFAIP2 identifying its prognostic value and immunological function in acute myeloid Leukemia
套路：单基因泛癌分析（干湿结合）
基因：TNFAIP2
数据来源：TCGA+ GTEx
分析策略：表达差异+临床意义+功能富集+交互网络
分析工具：
仙桃学术（https://www.xiantao.love/）
cBioPortal（https://www.cbioportal.org/）
UALCAN（http://ualcan.path.uab.edu/index.html）
Linkedomics（http://linkedomics.org/login.php）
Metascape （http://metascape.org/gp/index.html#/main/step1）
String （https://string-db.org/）
文章复现
表1：基线资料表
进入仙桃学术，临床意义，基线资料表模块，选择AML数据集，输入基因名称，选择列联表-简洁版，选择变量，点击确认，就可以得到基线资料表。
图1：TINFAIP2在泛癌中的差异表达情况
进入仙桃学术，差异分析非配对样本模块，选择泛癌数据集TCGA-ALL，输入基因名称，点击确认，就可以得到图1。
图2：急性髓细胞白血病 TNFAIP2的遗传和表观遗传学改变
进入cBioPortal数据库，输入基因名称，进行quick search，在结果界面中可以看到图2A。
进入仙桃学术，交互网络（联）、DNA甲基化模块，选择AML数据集，输入基因和分析的甲基化位点，点击确定，就可以得到甲基化的相关性图。
图3：TNFAIP2在多种癌症中的预后价值

进入仙桃学术，预后分析，km曲线图模块，选择aml数据集，输入基因名称，点击确认，就可以得到图3的小图。其他的小图通过变换数据集也可以得到。原文是通过Timer2.0数据库完成的，感兴趣的小伙伴也可以试试。
图4：TNFAIP2是AML的独立预后因子。
进入仙桃学术，临床意义预后分析，单多因素cox回归模块，选择AML数据集，在参数列表按照原文进行选择，点击确认，就可以得到单因素、多因素cox回归的结果。

点击保存结果，下载表格用于后续可视化，可以添加到文章中。
打开仙桃学术、森林图模块，上传数据，就可以得到单因素cox回归的森林图。
图5：TNFAIP2表达与临床病理特点

进入UALCAN数据库，进入TCGA模块，输入基因名称，选择AML数据集，点击Explore。

结果界面中点击Expression，就可以得到图5A。
进入仙桃学术，临床意义，临床相关性模块，选择AML数据集，参数部分选择Cytogenetic risk，按照文章的分组进行，点击确认，就可以得到图5B。图5C只需要将参数更换，就可以得到。

图6：TNFAIP2共表达基因分析
进入LinkedOmics数据库，进行基因共表达分析，第一步选择数据集AML，第二步选择TCGA-LAML高通量测序数据，第三步输入基因名称，最后选择Pearson相关系数。
点击View。结果界面中可以看到共表达基因和图6A。下载基因列表。
随后进行差异分析，进入仙桃学术，差异分析，单基因差异分析工具，选择数据集、输入分组名称，点击确认，等待差异分析结果。

下载结果可以得到。按照P adj<0.05,，logFC≥1的条件筛选DEG基因。用于火山图和Venn图的制作。共表达基因筛选标准按照FDR < 0.05, P < 0.05, and |cor.|≥0.3进行。
整理差异分析结果如下，打开仙桃学术 火山图绘制模块，上传列表，就可以得到图6B。

整理共表达基因和差异表达基因的列表如下，保存为excel文件。上传至仙桃学术 韦恩图绘制模块，就可以得到图6C。
保存结果，可以得到overlapping基因，用于后续分析。
图7 overlapping基因功能富集分析。
进入Metascape数据库，输入overlapping基因列表，点击submit，在结果界面中可以得到图7A和7B。

随后整理GSEA分析的输入文件，即基因和对应的logFC值。
打开仙桃学术 富集分析，GSEA富集分析模块，上传整理好的列表文件，点击确认。
进入可视化界面，选择数据集，输入感兴趣的条目，点击确认，就可以完成GSEA的可视化。
进入仙桃学术，交互网络，分子相关性分析的单基因共表达热图模块，选择数据集，输入分子名称，分子列表输入感兴趣的免疫相关分子，点击确认，就可以得到图7H。
图8 PPI网络分析。
进入String数据库，选择输入蛋白列表，点击Search，就可以得到一个非常庞大的网络图。
导出TSV格式文件，用于cytoscape的输入。
打开cytoscape软件，按照下图导入保存好的文件，就可以得到图8A。
打开MCODE插件，选择合适的子网络，就可以得到图8B。
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