还愁什么？前期工作就这么设计！

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小郭最近很郁闷，芯片没的做，只有点免疫组化的数据，发觉某基因在膀胱癌迁移侵袭中高表达。就这么点内容，要写点基金的内容出来，咋办？

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还能咋办，只能去找师姐了……

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小郭：师姐~~

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莫愁：叫我作甚？

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小郭：师姐救我，我没做芯片，咋写课题啊……感觉啥都没有啊……

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莫愁：呃，神师兄上次的Seminar你没仔细听啊？教你个和他那篇文章异曲同工的办法吧！

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这首先需要的是熟练运用Oncomine，好像我们已经说了不是第一次Oncomine的用法了。大家也回去自己摸索一下的哦。Oncomine有一个比较常用的方法，就是选择肿瘤进展历史分析。

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我拿膀胱癌举个例子，首先进入Oncomine之后，选择Cancer Vs. Cancer下的Bladder Cancer Histology Analysis。

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一共有十个芯片数据，每个芯片中都有两个可选项：Bladder Urothelial Carcinoma Type: Infiltrating Bladder Urothelial（浸润性）和Bladder Urothelial CarcinomaType: Superficial Bladder Cancer（浅表性）。

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勾选所有的浸润性数据，进行比较（按一下compare），得出高表达（Over Expression）和低表达（Under Expression）的基因。

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把这些基因记录到Excel表格里。找出的差异基因是可以之间点选并进入到NCBI页面的。点进去之后，在基因信息中会显示Gene ID的。

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将这些Gene ID进行Pathway和GO分析，可以大概了解膀胱癌迁移过程中有明显变化的通路究竟有哪些了。

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结合你手头的在转移灶中高表达或低表达的未知基因，就能大概的把你手头的这个未知基因扯上明星分子和明星通路。

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再设计一些qPCR实验的话，可以得到一些课题所需要的前期结果。但具体的机制还是需要你进一步在这个基础上摸索。这一步是为了给你找到你的未知功能基因与明星分子找出所谓的“关联性”，说白了就是让一个穷屌丝跟白富美扯上关系。这样就能把题目定位在“膀胱癌转移相关通路研究”了。大概明白这个意思了么？

…华丽丽的分割线…

李莫愁博士：其实Oncomine已经提到很多次了，估计大家也应该已经熟悉了。其实根据现有的芯片数据，来推测一些可能的关键基因，也是一个很有意思的工作，说不定可以从别人的冗余数据里分析数一些有意思的内容来呢？大家可以自己试试看啊……

还不熟悉Oncomine的话没关系，就回复“127”。要了解KEGG Pathway的话就回复“149”看看吧。GO分析的话，可以看看“210”和“199”。想看神师兄那篇Seminar的话，就回复“177”看看吧。要了解关联性的内容，就回复“232”。

万事屋的干货就是这么简单粗暴……好了下次再策吧……

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