仙桃学术 | 铜稳态+单基因泛癌+单细胞分析！近5分纯生信复现！

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Frontiers in Genetics（影响因子4.772）的一篇纯生信文章，本篇文章套路为铜稳态相关的单基因泛癌，抓住了热点，而且结合了单细胞水平的分析，值得大家学习。

题目：A pan-cancer analysis of copper homeostasis-related gene lipoyltransferase 1: Its potential biological functions and prognosis values

套路：单基因泛癌分析

基因：lipoyltransferase 1 （LIPT1）

数据来源：TCGA

分析策略：表达差异+临床意义+功能富集+交互网络

分析工具：

TIMER2.0 

（http://timer.cistrome.org/）

UALCAN database

（http://ualcan.path.uab.edu/index.html）

GEPIA2.0 

（http://gepia2.cancer-pku.cn/#index）

The Human Protein Atlas 

（https://www.proteinatlas.org/）

cBioPortal 

（https://www.cbioportal.org/）

CancerSEA 

（http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/）

BioGRID website 

（https://thebiogrid.org/）

仙桃学术

（https://www.xiantao.love/）

图1  LIPT1在泛癌组织中的表达。

进入TIMER2.0数据库，点击Gene_DE，进入差异分析界面后输入基因名称，点击Submit，就可以得到图1A的结果。

进入仙桃学术，进入表达差异模块的非配对样本，癌种选择肾上腺皮质癌ACC，右侧输入分子名称，点击确认，就可以得到图1B中ACC的小图，其他几张图片同理可得。

进入UALCAN数据库进行CPTAC分析，进入界面输入分子名称，选择乳腺癌，点击提交。

在结果界面点击Total Protein，就可以得到图1C的乳腺癌的小图，其他几张小图同理可得。

进入GEPIA2.0数据库，点击Stage Plot，进入分析界面，输入基因名称，选择癌种BRCA，点击Plot，就可以得到图1D的结果图。

图2：LIPT1在正常组织和肿瘤组织的表达差异情况。

进入UALCAN数据库，点击TCGA，输入基因名称，选择肾癌，点击Explore，就可以得到箱式图。

进入HPA数据库，输入基因名称LIPT1，进入结果界面。

分辨选择Tisue和Pathology，从中挑选病理组织切片图。

首先进入Tissue，点击Kidney，就可以找到正常肾脏组织LIPT1表达的组织切片图。

点击Pathology界面，左边CANCER选择Renalcancer，下拉界面就可以看到肾癌组织中的基因表达水平。

图3：LIPT1基因在泛癌中的预后价值。

进入GEPIA2.0数据库，点击Survival Analysis，进入Survival Map界面，输入基因名称，将按照类型根据需求添加，点击Plot，就可以得到预后的相关性图。

进入Survival Analysis，输入基因名称，结局选择OS，选择KIRC，点击Plot，就可以得到预后KM曲线图。

图4：LIPT1在不同癌症中的突变情况

进入cBioPortal数据库，输入基因名称，结果界面中可以看到图4A。

切换至Mutation界面，可以看到图4B。

左侧下拉界面点击3D structure，就可以得到图4C。

图5：LIPT1在癌症中启动子甲基化水平分析。

进入UALCAN数据库，进入TCGA分析工具，输入基因名称，点击Explore。

在结果界面中进入Methylation甲基化，就可以得到原文的小图。

图6 LIPT1基因的免疫浸润相关性

进入TIMER2.0数据库，Immune Association栏目的Gene选项，输入基因名称，选择感兴趣的免疫细胞，点击Submit，就可以得到原文的相关性热图。

图7: LIPT1在单细胞水平的表达情况。

进入CancerSEA数据库，输入基因名称，点击Search，下拉结果界面可以得到图7的相关性热图、t-SNE图等。

图8：LIPT1相关基因的富集分析。

进入BioGRID数据库，输入基因名称进行搜索，结果界面中点击Network即可得到图8A。

随后进入GEPIA 2.0数据库，点击Correlation Analysis。输入需要分析的两个基因，并将全部癌种添加，点击Plot，就可以得到相关性散点图。

接下来按照文章的步骤，利用GEPIA2.0数据库导出top100的相关性基因。

在Similar Genes Detection界面，输入基因名称，点击List，就可以得到基因列表。

进入TIMER2.0数据库，点击Gene_Corr分析按钮，输入目标基因和相关性基因。就可以得到图8C。

将100个基因整理。打开仙桃学术，进入GO KEGG富集分析，复制基因列表到右侧的分子List，点击确认就可以得到富集分析结果。保存富集分析结果。

进入可视化界面，选择保存好的结果，点击确认，就可以得到富集分析气泡图。