JournalClub李振汉,

简单介绍一下背景，胰腺癌是常见的消化道恶性肿瘤。恶性程度高，预后差。寻找有效的分子标记对胰腺癌的诊断和治疗具有重要意义。本研究旨在研究DLGAP5在胰腺癌中的表达，探讨DLGAP5在胰腺癌发生发展中的可能机制和临床价值。

今天由我来为大家讲解一篇生信与实验结合的文献,这篇文章发表在CancerCellInternational，影响因子4.1。我会在讲解图文的时候顺便为大家简单介绍作者所使用的生信网站。

思路：由干入湿，神仙伴侣；

步步为营，层层选拔；

精准定位，强势出击。

为了寻找胰腺癌中潜在的差异基因，作者使用了来自GEO的GSE数据集。数据集包含16个正常胰腺组织样本和36个胰腺癌组织样本。使用RLIMMA软件包对文件进行处理，然后对文件中的数据进行校准、标准化并转换为log2标尺。筛选差异表达基因(DEG)，调整后的P值小于0.01，

logfoldchange

≥2的对数倍数变化（图1）。

GEO

基因表达数据库(GEO,GeneExpressionOmnibusdatabase)

是由NCBI负责维护的一个数据库，是目前最大、最全面的公共基因表达数据资源。相信不少同学们已经在解螺旋的课程里学习过了，这里就不过多介绍，大家自己操作一番也能将这一段复现出来。

接下来作者为了检测差异基因之间的潜在关系，所有差异基因都被映射到STRING数据库中（图2）。以置信分数≥为0.4作为截断标准。使用CellHubba软件对网络进行可视化。采用分子复合物检测(MCODE)算法对蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络中的模块进行筛选，其中，设置为2，节点得分设置为0.2，k核为2，最大深度为。应用注释、可视化和集成发现数据库(