基金立项依据不够充分?学会这招让评审对你竖起大拇指!

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2018-11-13 13:49:40
国自然基金的结果已经揭晓,许多小伙伴由于立项依据不够充分而惨遭评审“毒手”。毕竟并不是所有的申请者都是大牛,申请之前实验已经做的七七八八,所谓的科学假设不过是实验结果。对于仅做了一些简单预实验的童鞋来说,生物信息学分析可以很好的弥补立项依据证据力不足的情况。比如说,我想做骨质疏松相关的研究,我想从基因XXX着手展开上下游的研究,评审肯定想知道你为什么选基因XXX,你说你是查文献查来的,那么问题来了,你文献引的多了,评审会觉得你创新性不够,你文献引的少了,评审会觉得你证据力不足。相反,你通过生信方法,分析已有的芯片或者测序数据,做一些简单的基因功能富集分析,结果发现在与疾病密切相关的YYY信号通路中富集了一些基因,这些基因中包括XXX基因,并且这个基因在ZZZ文献中有报道,但是ZZZ文献中的研究有哪些不足,所以我选择了XXX基因,准备针对这些不足展开研究。这么一套说下来,评审会至少会觉得你还是做了不少前期工作的,而不是简单的找了几篇文献就开始编故事忽悠他。此外像miRNA靶基因预测、启动子序列分析、转录因子预测等等都是可以先进行生信分析,之后再进行实验验证的。

今天再给大家介绍一个新的pathway分析工具pathDIPhttp://ophid.utoronto.ca/pathdip),是由IBM公司旗下的Jurisica实验室所研发的。

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基因的功能富集分析是生物信息学中最常用的分析方法,要进行功能富集分析,首先要对基因进行功能注释,比如我们常提到的GO注释和pathway注释。有关pathway注释的数据库以及工具之前已经介绍了不少信号通路查询,这些数据库中包括大名鼎鼎的KEGG。虽然pathway的数据库很多,但是不同数据库中的信息难以整合,所以这些数据库所涵盖的蛋白质数量不足整个蛋白质组的60%,仍有大量的编码蛋白基因孤家寡人,找不到小伙伴。pathDIP算是目前pathway注释信息整合度最高,编码蛋白基因覆盖率最高的pathway分析工具了。

pathDIP的操作也很简单,在主页面点击Click here to enter即可进入数据分析页面

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在IDs中输入你要分析的基因列表,选定基因名称类型,推荐用Gene Symbol,如果是不可用的基因名称类型,可以进行基因ID类型转换。

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pathDIP一共有20个pathway数据库可供选择,我们最常用的DAVID只有5个

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分析的结果在页面的底部,点击标题旁的+号即可查看具体内容

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从结果我们可以看到各个数据库来源的pathway都有,条目比DAVID多了很多。此外富集结果中还包含了用两种方法计算的q-value。

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如果我们选择扩展的pathway注释(实验验证+直系同源+FpClass算法),对FpClass算法有兴趣的童鞋请参考Nat. Methods上In silico prediction of physical protein interactions and characterization of interactome orphans这篇文章。

由于扩展后的数据量比之前要大很多,页面显示容易出错,建议直接保存。

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扩展后的结果数量(1416)要远大于之前的(519)

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有不少文章是用pathDIP进行pathway富集分析的,5分左右的文章有Identification of microRNA-181a-5p and microRNA-4454 as mediators of facet cartilage degeneration,Identification of synovial fluid microRNA signature in knee osteoarthritis: differentiating early- and late-stage knee osteoarthritis等。有时,换一张不一样的pathway分析图,会让你在审稿人心中加分不少。

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最后,希望今年失利的小伙伴们再接再厉,不要气馁,好好准备,明年再战!

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