TCGA数据挖掘该怎么入门？GEO数据如何下载？表达数据如何预处理与下游分析？编程能力不好怎么办？这一连串的问题看得你脑壳疼吗？你还在花高昂的费用去学生信数据挖掘课程吗？今天跟大家分享一篇文章，没有表达数据，没有突变数据，没有甲基化数据，也没有烦人的临床信息，什么都没有！省时省心，轻松发文。

文章一月份发表在Frontiers in cell and developmental biology（IF: 5.201）。

基于网络和通路的综合分析识别与卒中后抑郁相关的新型“rs28457673–miR-15/16/195/424/497 Family–IGF1R–MAPK Signaling Pathway”调控轴

摘要：

microRNA（miRNA）的单核苷酸多态性（SNP）（miRSNP）是位于miRNA基因或miRNA目标位点的SNP，据推测可能通过干扰miRNA介导的调节功能而参与中枢神经系统疾病的发展。然而，miRSNP与中风后抑郁症（PSD）的关联尚未得到充分研究。在这项研究中，作者通过多种途径收集PSD风险基因。此外，作者系统地筛选了PSD的候选功能性miRSNP，并整合了基于miRSNP的PSD相关pathway网络。作者还彻底审查了三种风险pathway与PSD致病机制之间的关联。结合文献挖掘和网络分析，文章提出了“ miRSNP→miRNA→风险基因→pathway”轴对PSD发病机理的潜在机制。该研究揭示了PSD发病机理中基因调控因子在系统水平上的功能性作用，这可能为PSD的miRSNP研究提供更多信息。

材料方法：

GeneCard，PubMed，GO/KEGG，超几何分布

miRNA数据库：MirBase，argetScan，RNAhybrid，mirSVR，RNA22，DIANA-microT，TargetMiner，PicTar5，MirTarget2，PITA和miRanda

miRSNP数据库：PolymiRTS，miRNASNP，MirSNP和MSDD

结果：

1.手动挖掘的人类PSD风险相关基因

表1.卒中后抑郁风险基因

表2.风险基因GO

2.识别人类PSD风险pathway

表3.风险基因KEGG

图1.PSD相关网络pathway串扰

3.miRNA介导的SNP转换通路网络构建

图2.基于pathway的miRSNP网络

4.PSD风险相关pathway中影响miRNA调控的多态“开关”潜在机制的分析

图3.MAPK信号通路

5.miRSNP在PSD中的动态作用

图4.MAPK信号通路失调与miRNA

图4.miRSNP → miRNA → risk gene → pathway模型

总结：

在各种数据挖掘课程和学习资料满天飞的今天，连从哪里开始入门都成了一个问题。对于编程大佬来说，数据挖掘和分析那是信手拈来。编程能力差，数据分析基础不好难道就不能做生信了吗？答案是否定的，人工挖掘可以考虑一下嘛。生信领域的大佬们开发了各种各样的分析平台，目的就是给其他科研人员使用的。今天的文章简直就是数据挖掘入门个人版的标杆，部分手工挖掘加已有数据库使用。当别人还在为了数据下载和预处理掉头发的时候，没准你都开始写文章了！