如何从Science文章中挖掘出新方向
2015-07-17 四月23 GCBI
经常拜读大牛们发表的Science和Nature，但是我们可不可以从这些文章中学到精髓，也来发表一篇高分论文呢？ 举个例子，比方说发表在Science上的这篇文章The STAT3-Binding Long Noncoding RNA lnc-DC Controls Human Dendritic Cell Differentiation，我们得知:抑制lnc-DC可破坏体外人类外周血单
经常拜读大牛们发表的Science和Nature，但是我们可不可以从这些文章中学到精髓，也来发表一篇高分论文呢？
举个例子，比方说发表在Science上的这篇文章The STAT3-Binding Long Noncoding RNA lnc-DC Controls Human Dendritic Cell Differentiation，我们得知:抑制lnc-DC可破坏体外人类外周血单核细胞以及体内的小鼠骨髓细胞分化为DC，并减小了DCs刺激T细胞活化能力。lnc-DC通过激活转录因子STAT3来调节这些效应，lnc-DC直接结合细胞质中的STAT3上，通过阻止STAT3结合SHP1及脱磷酸作用，提高STAT3在tyrosine-705上磷酸化。这篇文章主要涉及的内容有树突状细胞的分化和功能，来搜索一下“Dendritic cell differentiation and function”，搜索结果很多，可以设置“影响因子”和“是否拥有样本”缩小范围来进行下一步筛选。如果只是简单的翻阅文章可能理解的还不够深入，我们可以使用文章提供的样本来还原作者的实验思路，甚至还有可能发现更多。
图1 搜索结果及筛选工具
图2 Science文章及样本界面
OK，就看Science这篇文章，文章和样本中提到Monocytes经过6个时间点分化为Dendritic Cell，而这批数据通过HTA 2.0芯片检测可获得mRNA、lncRNA表达数据。根据从GCBI-Sample下载的数据(GSE54143)，首先我们可以分析mRNA、lncRNA随分化时间而发生表达变化的趋势，同时对mRNA进行GO、Pathway分析，不仅如此，我们还可以分析lncRNA调控mRNA的共表达网络，找到核心调控lncRNA和mRNA。
图3 拓展分析思路图
运行方案后稍等10-20分钟，就可以查看各部分详细结果并下载完整的结果报告。结果很多，包括刚才提到的显著mRNA、lncRNA及其趋势等，而在共表达网络图部分发现一些核心基因CCL22、TFRC、SELL、IL23A、FOSB。
图4 lncRNA和mRNA共表达网络图
这些基因不了解没关系，接下来再回到知识库以Immune为关键词检索文献，发现共有905027篇，而与刚才提到的基因相关的文献分别为：CCL22(36篇)、TFRC(20篇)、SELL(106篇)、IL23A(176篇)，而FOSB只有3篇。通过Dictionary查询，发现FOSB参与破骨细胞分化信号通路，样本为诱导单核细胞分化为树突状细胞，bingo！然而在microRNA部分只有has-miR-224-5p已经被验证过，由于最近ceRNA研究很热，这可以作为下一个研究课题。
好的，我们来梳理一下：文章提到了转录因子STAT3和lnc-DC之间的关系，通过对数据的挖掘再分析，发现核心基因FOSB以及相关miRNA，而这些都是文章没有提到同时研究很少，那么我们是不是可以做点什么了？
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