生信论文的套路
ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；
临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要；
Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性；
cBio-portal数据库做基因组学的分析（机制一）；
STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）；
TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。
TIMER (Tumor Immune Estimation Resource)数据库也是用高通量测序(RNA-Seq表达谱)数据分析肿瘤组织中免疫细胞的浸润情况，主要提供B cells, CD4+ T cells, CD8+ T cells, Neutrphils, Macrophages and Dendritic cells等六种免疫细胞的浸润情况。界面友好，简单易学又方便。网址：https://cistrome.shinyapps.io/timer/。
TIMER网站分7个模块，其中前6个模块是对TCGA数据库的分析展示，第7个模块是对免疫细胞浸润比例进行评估。
基因模块，输入基因、肿瘤类型后，submit即可。
存活率模块。设定肿瘤类型，临床参数，免疫细胞类型和基因，还可以设定患者比例，存活时间，各种组合在一起，可以出很多图和表。功能强大。
突变模块，此部分内容相对局限，只有部分常见的突变基因列出。
SCNA模块，肿瘤和基因输入，submit即可。
差异表达分析。
相关性分析。
最后的评估模块其实是该数据库的特色。在掌握下载TCGA数据路数据的条件下，结合该数据库的这种功能，接近更高层次的论文。
比较起来，其实TIMER比TISIDB更简单，因为TISIDB的数据需要判断后选择可用的数据。在进行肿瘤免疫浸润分析时，最好能多角度分析。但是，不要被方法所束缚，要用科研思维来引导生信技能，而不是生信技能引导科研思维。技能很多很多，数据库也很多很多，还有新的不断出现，有时让人眼花缭乱。但是，只要套路在心，就能气定神定，始终不乱。
我们总结的生信论文套路，本身就是一种科研思维。
ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；
临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要；
Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性；
cBio-portal数据库做基因组学的分析（机制一）；
STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）；
TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。
本文分享自微信公众号 - 芒果先生聊生信（from2019to2020）。
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