30分钟就能轻松拿捏2021年6分+干湿结合干实验？
大家好，我是辶衣僧，今天给大家带来一篇单基因+单癌种+预后+免疫浸润+分子药物敏感表型+简单的一个IHC染色的干湿结合文章，JCR 和中科院大小类分区均为2区接近5的文章分享，预计影响因子还在上涨，看看使用仙桃学术（www.xiantao.love）如何零代码复现，这篇文章题目是Overexpression and diagnostic Immunopharmacology杂志上，该杂志最新2021年影响因子已经涨到了4.932分！本文是在生信分析的基础上进行了简单的实验验证，不过作者自己收集了很多临床数据用来验证，我们一起学起来吧。
使用跳圈联靠微信公众号查找杂志影响因子和投稿信息，很靠谱，用过的都知道。
还有一波待发表的……看来仙桃学术已经越来越得到学术界认可了……
图1| 表达差异+临床意义（挑+靠）
表达有差异是功能有意义的前提
INTS家族在肺腺癌的表达，咱们之前遇到过的文章很多都是单基因在泛癌的表达差异，该文章是家族基因在单癌的表达，然后选择出表达差异最大的基因做后续研究，思路新颖，可以借鉴或者模仿学习。
图2| 临床相关性（靠）
展示的是主变量INTS7与其他临床特征的相关性，这部分数据作者拿的是自己收集的样本验证
图3| 临床意义（靠）
分析了主变量INTS7的诊断价值（TCGA数据）
分析了主变量INTS7的诊断价值（作者自己的临床数据）
图5| 临床意义（靠）
图6| 功能聚类（圈）
图7| 交互网络（联）
图8| 临床意义（靠）
表2| INTS家族在肺腺癌中单因素和多因素COX回归分析
表3和表4| 其实也就是一个基线资料表
在表1的基础上按照INTS7的中位数分高低表达再次展示了临床基本信息
表5| INTS7在肺腺癌中单因素和多因素COX回归分析
Fig1 A INTS家族在肺腺癌中的表达情况
这里仅使用仙桃工具就可以实现复现啦，进入仙桃学术主页：https://www.xiantao.love/
【高级版】 【立即使用】（注：免费版和基础版都可以进行统计和可视化，由于高级版功能最全，这里选择高级版作为范例）。▼
首先我们来复现表达差异的结果。在左侧菜单栏【表达差异（挑）】模块进入，选择【表达差异】菜单，下拉有【非配对样本】和【配对样本】两种选择
我们以非配对样本为例，点击进入页面后，选择疾病数据集，右侧参数部分输入分子INTS家族，这里输入【INTS1-12】，点击【确认】进行绘图。
好吧，这事情跟大师兄反应一下，看能不能扩大基因数量，咱们删去2个
Fig1 B-H 主变量INTS7在肺腺癌的临床资料相关性
原文Fig1 B-H数据来自TCGA，仙桃学术可以完全复现，步骤如下：
分析结果与原文一模一样，同样的方法，在步骤4中选择其他的临床变量
跟原文中的图一模一样，甚至感觉原文的图很仙桃，不过文章说是用R做的，咱们仙桃也是基于R的，大家可以放心使用。仙桃学术的【类型】中还提供了多种图的展示类型，比如【点图】【小提琴图】和【组合图】
最后点击【确认】即可出图，点击【保存结果】到历史记录，方便后续拼图。
接下来可以直接用仙桃工具的拼图功能进行一键拼图。点击进入拼图工具：
左侧保存着历史记录中的图片，用鼠标直接推拽到右侧的面板即可，然后对图片进行排布，操作简单，这里也不赘述了。
Fig2A是作者用自己的样本做的免疫组化图，Fig2B是对Fig2A图的一个定量分析，Fig2C-I免疫组化亚组分析，是作者收集的119里肺腺癌组织样本的临床资料与INFS7免疫组化表达评分相关性。这个结果我也是第一次见，不确定是否可靠，毕竟这部分内容如果全做工作量巨大……
CEA是癌胚抗原基因家族，不是由一个单独的基因编码的，TCGA没有这部分内容，我们用INTS1和INTS2替代，步骤如下：
最后记得保存结果，仙桃学术支持整理好的数据导入【基础绘图】模块下的【诊断性ROC】独立指标或者联合指标的分析，下载示例数据，按示例数据整理好自己的原始数据，上传成功后，设置好参数，最后点击【确认】就可以出图了。
Fig4依旧是作者自己的临床资料做的ROC分析和ROC亚组分析，原文中作者提到他们的样本也缺少CEA的表达数据，所以仅仅使用了INTS7进行 ROC分析和ROC亚组分析评估INTS7在肺腺癌的诊断价值。
仙桃学术可以还做OS、DSS、PFS三种预后情况的分析，同样可以做特定亚组的生存分析，步骤如下：
如果不去除重复样本，可以得到跟原文一模一样的Fig5A，Fig5B是作者自己的样本和临床参数，仙桃学术【基础绘图】模块下【生存曲线-二分类】【生存曲线-多分类】支持数据按示例数据整理后上传绘图。
保存结果，仙桃复现出来的图一模一样。
原文Fig6A作者是用LinkedOmics web绘制的，咱们用仙桃学术也可以做出漂亮的火山图，步骤如下：
在【历史记录】下可以找到差异分析-单基因差异分析，下载CSV表格，进行后续作图。
在【表达差异】模块下【火山图】
下载火山图的示例数据，仙桃学术几乎每个模块均给出了操作视频和教程文档，比女朋友男朋友还贴心，不可能学不会。
将差异分析-单基因差异分析下载CSV表格整理成四列数据，删除其他列，上传数据
当出现上传成功和数据验证成功就可以点点点进行分析了
Change降序排列，取前30个基因和后50个基因，使用仙桃学术分分钟做出单基因共表达热图，将这80个分子复制到步骤6的【分子列表】里，步骤如下：
不过当前仙桃学术支持50个基因以内的单基因共表达分析，咱们保留50个，设置好参数，最后点击【确认】，就可以出图了
将差异分析-单基因差异分析下载CSV表格数据按照|Fold Change|>2或者log2Fold Change≥1,且p-value≥0.05，筛选出了2505个基因全部上传，或者复制黏贴到【分子列表】，如下步骤4，点击【确认】
这一步一定要点击保存结果，不会后面无法可视化
原文中按照上调和下调分子进行GO|KEGG分析，只需要再上传步骤4只上传上调分子或者下调分子进行后续分析就可以了，并且在【富集分析】栏目下可以GO和KEGG的多种选择，仙桃学术你值得拥有。
Fig7 是免疫浸润内容
这个模块是有云端清洗好的数据，而且工具保存了上次分析参数，所以直接点击【确认】进行出图
点击【确定】，就可以出图了
记得保存结果用于后续拼图，这样就轻松得到了免疫相关的棒棒糖图，是不是特别简单呢？比原文的图还好看，也增加了图表的展现形式。
图片也可以横过来展示，调整也十分简单，只要在参数部分，将【风格】中的【XY轴颠倒】勾选取消，【X轴文本翻转角度】建议调整到45，最后调整图片到合适大小就可以。
接下来绘制主变量INTS7分别与各个免疫细胞浸润相关性的散点图，使用仙桃工具很轻松地画出这几张图片，并且利用拼图工具进行拼图还十分方便，我们一起来复现一下吧
还是在【免疫浸润】下拉菜单中选择【散点图】进入。
进入后，界面仍然是类似的，也不需要输入疾病和分子，工具自动填充好了
最后点击【确定】，就可以出图了
在参数的“算法参数”部分，可以选择不同免疫细胞，我们这里以T cells细胞为例进行绘图
Fig7D是多组组合图的展示，组合图包括（点图+箱式图），原文式X轴应该式标记错误，应该标记INTS7可能更合适，看观察INTS7在不同的免疫检查点marker的比较情况。
仙桃学术的【分子相关性分析】可以做这部分内容，但是式以散点图或者共表达热图的形式展示，如何需要箱式图展示，可以下载结果下面的execl数据，按照多组组合图示例数据的数据进行整理，上传【基础绘图】模块下的【分组比较图】，这里就不再具体演示了，感兴趣的小伙伴可以实操起来。
INTS7表达与分子靶向药物敏感性的相关性，仙桃学术暂时没有该部分药物相关信息，期待一下后续的开发。
最后点击【确定】，就可以出表格
下载Word三线表可以直接用于发表
Table3和Table4按照INTS7表达高低表达展示，只需要在仙桃学术里设置就行，如下：
在【参数】模块下的【基本参数】里的【表格样式】里选择【列联表】，
使用仙桃学术做单因素和多因素分析，只需要点点点就可以顺利完成，步骤如下:
Table2已经将无表达差异的INTS家族基因剔除，仅仅纳入有差异的基因
点击【确认】，就可以得到原文中的三线表
同样的方法可以复现Table5
点击【确认】，就可以出表格
仙桃学术复现的这篇文章，INTS7多因素分析的HR是具有统计意义的，可以得出INTS7是影响肺腺癌预后的独立危险因素。到这里这篇文章就复现完了，小伙伴们有没有学“废”，仙桃学术助力的早日发生信文章。
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