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神操作?着实惊到了!提高生信文章命中率方法,点进来看!让你的SCI源源不断的秘诀!

神操作?着实惊到了!提高生信文章命中率方法,点进来看!让你的SCI源源不断的秘诀!

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通量不仅仅可以解决概率,还可以量产文章!






大家好,我是浮浮~
上次给大家复现的“5+SCI”套路,只要加点免疫组化就能发表,不知道大家复现的如何?我相信有的小伙伴肯定还在担心,如此简单的套路被拒了怎么办?今天就彻底打消你的顾虑,看一下今天的推文,会为你打开一扇新世界的大门~

0.期刊介绍
1.写在前面
前几天在看生信文章的时候突然发现了一篇文章似曾相识,好像在哪里见过。


但是我有十分确定没有读过这篇文章,思索一阵突然恍然大悟,这不就是我前一阵复现的论文吗?于是我把之前的文章找出来看了一下。


一开始我看到第一作者和通讯作者都不相同,以为只是模仿着换了一个分子又发了一篇,但是仔细一看,不对,是同一波人,只不过位置不一样了!并且单位都是广东Meizhou人民医院。我又看了一下发表时间



一篇是4月投稿,另一篇是同年2月投稿,两篇都在8月份接收。这波操作属实震惊到我了!疾病相同、分析套路相同、写作思路相同,只是换了个分子,就在一年内发了两篇相似度如此之高的文章。但是转念一想,这不就是酸菜大大说的“通量解决概率”问题嘛。众所周知,科研界绝对禁止一稿多投,特别是国外期刊,一经发现后果非常严重,甚至可能直接被拉进黑名单。但是有了生信分析,我们完全可以“一稿”多投了!特别是有仙桃工具这等神器辅助,换个分子再做一遍分析就是分分钟的事情啊。然后用写作工具进行替换,一个周末写三四篇轻松搞定。然后批量补个免疫组化实验,只要多买个抗体就可以了,样本都可以用同一批!

是不是想想都很爽?不过先不要高兴的太早,投这样的文章也是要讲究方法的,不能真的只换了个分子,其它分析完全照搬来一套,这样就太明显了。接下来我会两篇文章对比复现,使用仙桃工具如何一次收获多篇文章。

Genomics发表的那篇文献在上次推文中已经详细复现过了,所以这次我会以发表在peerJ上面的为主,着重讲解两篇文章的异同。
2.复现思路
我们还是先来梳理一下全文思路,看一下图表。本文一共6张图,2个表格,工作量比起上一篇文章其实是有所减少的。接下来我们先总体看一下文章吧,本次复现我们将着重对比两篇文章的内容。

Figure1 主要展示了主变量PPA2在正常组织和肾透明细胞癌以及其它肾细胞癌中的表达差异情况。这里直接加入了免疫组化结果,也是全文唯一的实验结果。


这里免疫组化也可能是和上一篇文章用的是同一批组织,再买一个抗体就搞定了。


Figure2 展示了PPA2在肾透明细胞癌中生存曲线,风格不同了,并且省略了上一篇文章中的分期,更简单了。




Figure3 这张图对应上一篇文章图4的内容,进行的Cox回归和亚组KM曲线的绘制,风格不同了,内容也省略了。




Figure4 增加了预后nomogram和ROC曲线的结果,这是上一篇文章没有的内容。



Figure5 对应上一篇文章最后一张图,改了一下点的大小和颜色。




Figure6 免疫浸润换了一种方式,后面我们会提到如何用仙桃变换风格,做不同的搭配。




表格1 展示了肾透明细胞癌患者的临床特征,这里和上一篇文章相同。




表格2 展示了该分子在泛癌中预后的情况,整理这个表格还是需要一点时间的,但是也不是很难,仙桃工具完全可以获得这些数据。


可以看到,这两篇文章风格相似,而且这篇PeerJ内容还更加简单。两篇文章虽然很相似,但是作者都使用的不同的风格和参数,这样图片风格不同,还可以适当调整结果的顺序,让两篇文章看起来不那么相同。
3.全文复现
话不多说,接下来我们就开始复现。还是以生信分析神器:仙桃工具进行复现。进入仙桃学术主页:https://www.xiantao.love/
点击“生信工具”


【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)。▼


首先我们来看一下文章中第一个表格。作者将第一张基线资料表放在了文章开头,这是完全可以的,也符合逻辑,首先介绍该基因的临床相关性,也可以在表达差异之后介绍,这就有了两种展现形式。

在“临床意义(靠)”菜单下,进入“基线资料表”。


选择疾病和分子,点击“确认”即可


不到2秒的等待时间就可以得到下面的结果,可以下载word三线表格式,就轻松得到临床相关的基线资料表了,而且是发表级别格式的~


我们来复现图1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。上次我也提到了,一般我会先分析配对样本,如果配对的结果好就展示配对的,如果不好就看看非配对的。也可以两者都展示。


由于原文使用的是非配对样本,所以我们以非配对演示为例,疾病选择肾透明细胞癌,分子输入PPA2


结果和原文一致,在肿瘤中表达更低。相似地,我们可以分析另外两个肾相关肿瘤,然后进行拼图。


C图是接下来是是临床相关性分析,同样在“临床意义(靠)”菜单下,进入“临床相关性”分析模块。


点进去可以自动选择好之前的疾病和分子,下方可以选择要分析的临床指标,我们以原文的stage为例,点击“确认”进行分析。


可以选择“小提琴图”显示,工具不能不显示星号,可以把无统计意义的点掉,或者下载pdf格式之后导入AI删掉即可。


接下来是KM曲线的绘制,在临床意义(靠)菜单中,下拉“预后分析”,进入“KM曲线图”。


点进去之后自动选择刚才的疾病和分子,所以我们直接点击“确认”就可以出图。


结果特别显著,并且与表达差异的结果相符合。一般我们习惯用红色代表高表达,原文中正好相反,不排除这是作者为了避开上一篇文章的风格故意调整的。


在右侧“预后参数”中可以选择“预后类型”,得到不同的结果。这里可以替代原文的结果,风格统一,拼图还方便。


这里我们再说明一下不同风格的图片,其实在仙桃工具中作图,不需要违反常识,可以有多种参数供大家选择改变风格。如果批量分析多个分子用于不同文章,可以调整不同的风格,但是同一个分子要用相似的风格。

右侧参数部分有很多的参数都可以进行调整,得到不同风格的结果。比如线的颜色、样式,是否显示删失数据、置信区间


还有是否显示风险表格、图注位置,以及风格的调整。这些参数可以满足多种风格的图片要求,不过大家最好记录一下每个分子的具体参数,同一个分子保持一致的风格,这样的图片看起来更加统一。


这里讲一下原文第二张表格的复现,操作十分简单。就是稍微有点麻烦而已。可能有的小伙伴已经猜到了,刚才我们复现了肾透明细胞癌中的KM曲线,只要变换疾病,分子在其它肿瘤中的情况,记录样本量、HR和p-value,就可以得到表2。样本量可以在数据里面查看,滑到最后侧,即可看到癌旁和肿瘤的样本数量。


接下来复现森林图。首先还是先进行Cox回归,在上一篇推文中讲过,这里也简单说明一下。在刚才的“预后分析”下拉菜单中,可以看到“单|多因素Cox回归”,点击进入。


疾病自动选好了,分子在下方选择,我们一会说。右侧“预后参数”这里可以选择“预后类型”,小伙伴们可以三个都分别试一下,选择结果比较好的展示,这样又可以增加多样性,我们这里以OS为例。


在下方可以选择纳入分析的临床指标,最后选择目标分子。有的分子也有中位数和log2+1两种选项,这两种都可以用在文章中,也是选择结果比较好的即可。其中Tstage可以设置成两项,左侧是T1,右侧是T2/3/4,一会结果中可以看到这样设置的好处。


得到结果后保存为表格形式,我们可以使用仙桃工具直接绘制森林图。也可以保存三线表,作为表格放到文章中。有些学员可能直接显示一行了,和这里的格式不太一样,不用担心,那种显示的更方便绘制森林图。


在“基础绘图”中有在线森林图的绘制。


按照要求整理数据,我们先看一下保存的结果,左侧一栏当作了reference,由于Tstage当时只选择了两个组,所以可以得到一行数据,这里p值不是很好,可以选择不要T分期,这样操作是可以的,选择有意义的结果进行展示。我们将这里的多因素和单因素分别绘制森林图,就可以得到原文一样的结果了。


整理好的森林图数据格式如下


需要注意的是,上传数据之后,需要再次点击右下角的“上传”


上方会出现数据集验证成功,下方这里也会变成对号。


上传数据后点击“确认”,即可得到下方的森林图。右侧参数可以修改风格。其它预后类型就不再重复了,大家可以试一试,在Cox回归分析时,分析指标也可以根据不同疾病多纳入一些,这样绘制的森林图会更加漂亮。


右侧参数有很多内容都是可以调整的,包括线的样式、点的颜色等,轻松变换风格。


这张figure的后半部分仍然是亚组KM曲线的展示。回到“临床意义(靠)”部分,下拉“预后分析”菜单,进入“亚组KM图”


疾病和分子是自动选择好的,我们只需要设置一下亚组的分组信息。这里按照原文第一个小图进行设置,分析stage I&stage II。点击“确认”进行分析出图。


结果也非常好,甚至比原文的结果更好。大家也可以在右侧参数中进行修改调整,绘制个性化的结果。这里参数和之前的KM曲线相同,就不再重复说明了。


接下来我们看一下列线表nomogram的绘制。在临床意义(靠)中下拉“预后分析”进入“预后列线图”模块,要选择前面带有[云]字样的,表示有云端数据,可以直接进行分析。


在右侧参数中可以选择“预测年限”,最多选择6年,一般是1/3/5年或者1/2/3年的组合形式比较多见。下面的临床参数就比较多样了,可以有各种的组合形式,大家可以多多尝试。


有的学员复现出来的图片就像下方结果一样,有些字体重叠到一起了,这种情况可以通过调整右侧参数中的图片大小来解决。


接下来是B图的Calibration可视化。可以看到在预后列线图的下方就有“预后Calibration”,也是选择前面标有[云]字样的进入,首先进行“预后Calibration分析”。



点进去之后疾病和下方的临床指标都是之前设置的参数,介绍一下右侧“预测年限”,原文将1年、3年、5年分开进行分析绘图,我们可以分别分析,当然也可以将这三个参数绘制到一张图上,这样有多了一种展现形式。


等待分析完成,大概1分钟左右,然后进入“Calibration可视化”


在云端数据下选择刚才分析的结果,直接点击“确认”即可出图。



接下来是ROC曲线的绘制。在“临床意义(靠)”菜单中,有“ROC曲线-自选变量”,虽然目前不能完全复现文章中的形式,但是做出多种风格和结果的图片还是很容易的,我们一起来看一下。


疾病和分子还是自动选择的,下面可以选择临床指标。目前只能选择一种临床指标绘图,不过这样也可以通过展示不同的临床指标,来区分不同分子的分析内容。当然,还是挑选结果比较好的指标进行展示。


右侧参数可以更改不同的风格,比如线的颜色,背景网格,图注位置等等,通过这些简单的调整也可以得到不同风格的结果。


然后是GSEA富集分析,复现上一篇文章中详细解读过,考虑到可能有些学员没有看过,这里也简单说明一下。在“表达差异(挑)”菜单下进入“差异分析”子模块,点击“单基因差异分析”,目的是获得差异基因和差异倍数。


相似的界面,直接点击“确认”即可。


之后点击上方的“历史记录”可以查看分析进度,一般需要5分钟左右即可得到分析结果。


分析完成后,点击“下载”,即可下载多种格式的报告,一般选择excel格式下载即可。


打开可以看到是如下的结果,关键信息有基因名称、logFC和padj。


GSEA分析不需要筛选差异倍数,直接将所有基因纳入即可。回到仙桃工具,在左侧“功能聚类(圈)”菜单下展开“GSEA富集”,进入“GSEA分析”。


按照要求整理数据,删除多余的列,保留基因名称和logFC即可。


上传数据后点击“确认”,一般等待1-2分钟,仍然可以在“历史记录”中查看进度。这里上传数据的时候要注意一下,之前我们说过,要点击右下角“上传”,等待验证成功才可以继续点击“确认”。


等分析完成后,在GSEA分析的下面进入“GSEA可视化”


在云端数据中会自动出现刚才分析的结果,如果有多条结果,就选择希望可视化的那个。基本参数选择默认即可,其它参数也可以先默认,后面再逐步调整,点击“确认”出图。


这样就会可视化默认最显著的两个结果。当然,也可以选择自己想要可视化的结果以及每次可视化的数量。


在右侧参数的“基本参数”中,可以在基因集ID中输入想要可视化的条目。在刚才的分析结果中查找想要可视化的条目,复制到这里即可。表格在历史记录中下载~

另外还有图注、风格、线条等个性化参数可以进行更改设置,改变结果的风格。这里参数和之前的大同小异,就不过多介绍了。


最后是根据免疫评分分组,查看目的基因表达情况。这里需要处理匹配数据,如果不用R语言的话,几百行的匹配还是很难完成的。不过这里我们可以使用仙桃工具的免疫浸润代替,选择不同风格和搭配方式即可。上次讲过的棒棒糖图还记得吗?这里再简要介绍一下。


仍然是自动选择疾病和分子,直接点击“确认”出图,我们来看一下。


这样棒棒糖图就做好了,我们重点看一下右侧参数可以调整的风格。


最显著的是上次提到的,在“风格”中取消“XY轴颠倒”,并将“X轴文本翻转角度”设置为“45”,最后调整到比较合适的图片大小可以得到横向的结果图。


另外还有“算法参数”中选择细胞种类,挑选结果明显的细胞显示,还有常见的点、线、图注的风格选择等,大家可以多尝试一下。


最后得到的横向棒棒糖图如下,加上颜色的改变,那么完全就是两个不同的风格了。


还可以进行散点图和分组比较图的不同搭配使用。

如果大家想要进一步区分多篇文章,想要不重复的部分更多一些,也可以选择上次我们使用的TIMER数据库(http://timer.cistrome.org/),专门搞定免疫浸润问题,可以得到更加多样的结果进行展示。

到此我们复现结束啦,可以看到,两篇文章思路一致,仅仅换了一个分子就又发了一篇文章,虽然分数不如上一篇Genomics,但是基本相当于白赚到的了。这个思路大家可以借鉴一下,不说了,大家都懂。需要注意的是,这两个分子的结果都是非常显著的,这可能也是可以发表的原因之一。

这次复现教程也重点提到了风格的改变,在同时分析多个分子的时候,需要适当调整一下风格,内容的分布上面也可以多多学习这两篇文章,有所“舍得”,如果过于相似,可能会被当成论文工厂的产物,那就百口莫辩、得不偿失啦。

利用仙桃零代码筛选预后好的分子攻略我们上次已经讲过了,如果还不知道的学员可以找一下上次我复现的推文看一下,也可以自己对比一下这两篇文章,学习一下风格的改变和内容的调整。祝大家投稿顺利,文章多多!

END
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