找肿瘤的差异基因，你选对了对照吗？

在肿瘤研究中，寻找差异表达（上下调）基因是一个常见的步骤，用于识别在肿瘤组织与正常组织之间表达量发生显著变化的基因。一个文章的差异分析课题思路是：

1. 数据获取 ：

• 利用高通量测序技术（如RNA-seq）或微阵列技术获取肿瘤组织和正常组织的基因表达数据。
• 从公共数据库（如TCGA、GEO、GTEx等）下载相关的表达数据集。

• 对原始数据进行质量控制，包括去除低质量的读段、比对到参考基因组、去除背景噪声等。

• 标准化处理，如使用RPKM（Reads Per Kilobase of transcript, per Million mapped reads）、FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments mapped）或CPM（Counts Per Million）等方法对数据进行标准化。
• 去除批次效应，使用如RUVSeq、ComBat等工具来校正不同实验批次之间的技术差异。

• 使用统计软件包（如DESeq2、edgeR、limma等）进行差异表达分析，这些工具可以处理计数数据并估计基因表达量的变化。
• 设置统计显著性阈值（如p值和FDR校正），并确定表达量变化的倍数（Fold Change）。

• 根据统计显著性和表达量变化倍数筛选出差异表达基因。
• 对差异表达基因进行功能注释和富集分析，如GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）通路分析。

• 通过独立数据集或实验（如qPCR、Western blot等）验证差异表达基因的结果。
• 检查差异表达基因是否与已知的肿瘤生物学特性相符。

• 使用火山图（Volcano plot）和热图（Heatmap）等工具对差异表达基因进行可视化展示。

• 对差异表达基因进行网络分析，如蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，以识别关键的调控基因和信号通路。