DeepSeek ！当生信遇见湿实验，TCGA 数据挖掘十大分析~

在精准医学时代，肿瘤研究正从传统单一实验走向“干湿结合+人工智能“的智能科研时代。通过生物信息学（干实验）筛选关键基因，再通过分子生物学实验（湿实验）验证功能，既能提高研究效率，又能确保结果的可靠性。今天，我们就以胃癌为例，拆解如何用“干湿结合”策略从海量数据中锁定关键基因，并设计后续实验验证其机制。

一、数据获取与预处理：从TCGA数据库出发

1. 数据下载：从TCGA数据库获取胃癌的RNA-seq转录组数据和临床数据，包括基因表达矩阵、患者分期、生存时间等。

2. 数据清洗：去除低质量样本，去批次效应，标准化处理（TPM/FPKM），填补缺失值，剔除异常值， 使用 R 语言的DESeq2进行标准化，确保数据可比性。

二、样本分组：临床与分子特征双管齐下

1. 基于临床特征分组：按TNM分期（I–IV期）；按组织学类型（腺癌、鳞癌等）；按生存状态（生存组 vs. 死亡组），相关分析

2. 基于分子特征分组：基因表达聚类（K-means、层次聚类）；按TCGA分子分型（如EBV+、MSI、CIN等），聚类分析

三、差异表达分析：锁定关键基因

1. 识别差异表达基因（DEGs）：使用DESeq2或edgeR进行差异分析；筛选标准：p < 0.05，|log2FC| > 1

2. 可视化呈现：火山图：展示显著上/下调基因；热图：聚类分析关键基因表达模式

四、功能富集分析：探索基因背后的生物学意义

1. GO/KEGG分析：使用clusterProfiler进行功能注释，关注肿瘤相关通路（如Wnt、PI3K-AKT、p53等）

2. GSEA分析：识别表型相关的基因集（如EMT、免疫逃逸）

五、生存分析：基因的临床价值：

1. Kaplan-Meier分析：筛选与患者生存显著相关的基因（log-rank p < 0.05）

2. Cox回归分析：多因素Cox模型识别独立预后因素

六、构建预后模型：从基因到临床预测

1. LASSO回归筛选关键基因：避免过拟合，提高模型稳健性

2. 构建风险评分模型：计算患者风险评分（Risk Score），划分高/低风险组

3. 模型验证：训练集 vs. 验证集，ROC曲线评估预测效能

七、免疫浸润分析：探索肿瘤微环境

1. 免疫细胞组成分析：使用CIBERSORT、TIMER估计免疫细胞浸润

2. 免疫检查点研究：分析PD-1、CTLA-4等免疫治疗靶点的表达

八、药敏分析：寻找潜在治疗药物

1. 药物敏感性预测：基于GDSC/CTRP数据库预测敏感药物

2. 药物-基因网络构建：识别潜在药物靶点（如激酶抑制剂）

九、多组学整合：全面解析胃癌机制

基因组：突变、CNV分析

转录组：关键基因调控网络

表观组：甲基化、组蛋白修饰

蛋白组：免疫组化或WB或流式，验证蛋白表达

十、网络分析：挖掘核心调控基因

1. WGCNA共表达网络：识别关键模块和Hub基因

2. PPI网络分析：使用STRING数据库构建互作网络

十一、湿实验验证：从生信预测到实验证实

1. 体外实验（In Vitro）

基因操作：过表达/敲除（CRISPR-Cas9、siRNA）

表型检测：增殖（CCK-8）、迁移（Transwell）、凋亡（流式）

机制研究：Western Blot检测通路蛋白（如AKT、ERK）

2. 体内实验（In Vivo）

小鼠模型：异种移植瘤实验

免疫组化（IHC）：验证基因在组织中的表达

3. 分子机制研究，深入研究关键基因在胃癌中的分子机制，揭示其调控网络。

转录调控：通过ChIP-seq或ChIP-qPCR分析关键基因的转录因子结合位点。研究关键基因是否受表观遗传调控（如DNA甲基化、组蛋白修饰）。

表观调控：研究关键基因是否受miRNA、lncRNA或circRNA调控。通过双荧光素酶报告基因实验验证非编码RNA与关键基因的相互作用。

代谢调控：研究关键基因是否影响胃癌代谢重编程（如糖代谢、脂代谢、氨基酸代谢）。

免疫调控：研究关键基因是否影响肿瘤微环境中免疫细胞浸润（如巨噬细胞、NK细胞）。

“干湿结合”不仅推进肿瘤关键基因的发现，也推动转化医学发展。随着单细胞测序、空间转录组等技术普及，智能科研将更加精准高效，为肿瘤治疗提供新靶点！