做数据挖掘，就算发20几分的CNS子刊，也是垃圾！？

Posted 2021-04-27 小张聊科研

关于数据挖掘发表文章，我们知道很多人是看不上、瞧不起、嗤之以鼻的，大抵是因为这些人平时只发CNS主刊，所以才认为通过数据挖掘这种用“别人的数据”或者叫“干实验”来发文章是“垃圾”，没有什么价值。今天我们要介绍的就是一篇做数据挖掘的Cancer Cell杂志的文章，影响因子27.4：

A Comprehensive Pan-Cancer Molecular Study of Gynecologic and Breast Cancers.Cancer Cell. 2018 Apr 1. pii: S1535-6108(18)30119-3. 

下面我们看一下文章数据挖掘的情况：

肿瘤类型：妇科肿瘤和乳腺癌；

数据来源：主要是TCGA数据库，1,087例BRCA（invasive breast carcinoma，乳腺癌）, 308例CESC(cervical squamous cell carcinoma and endocervical adenocarcinoma,宫颈癌 ), 579例OV（high-grade serous ovarian cystadenocarcinoma，卵巢癌）， 548 UCEC（uterine corpus endometrial carcinoma，子宫内膜子宫内膜癌）和57例UCS（uterine carcinosarcoma ，子宫癌肉瘤），共2,579例，统称为“Pan-Gyn”泛妇科肿瘤

数据类型：临床信息（clinical）, 拷贝数变异（somatic
copy-number alterations SCNAs）, 突变（mutations）, DNA甲基化（DNA methylation），mRNA，miRNA，lncRNA和蛋白的表达（expression of mRNA, microRNA (miRNA), long non-coding RNA (lncRNA), and proteins）

研究工作主要包括以下四部分：

（1）找到了分子特征（molecular features），用以区分“Pan-Gyn”与TCGA中其它肿瘤；

23个基因在Pan-Gyn和Non-Gyn中的突变和扩增频率

（2）鉴定到高白细胞浸润（high leukocyte infiltration）这一免疫应答的肿瘤亚型；

（3）建立了基因和lncRNA的相互作用network（interaction network ）；

（4）建立了决策树（Decision tree）将临床相关预后的肿瘤亚型进行再分组；

由于内容比较多，这篇文章我们就简单介绍到这里。

如果大家留意pubmed 的趋势文章（Trending Articles），

就会发现最近从各个角度分析TCGA数据的高分文章还是比较多的。

比如CEll主刊的六连发（4月5号）：

1. 分析泛肿瘤中增强子（Enhancer）表达：

A Pan-Cancer Analysis of Enhancer Expression in Nearly 9000 Patient Samples.Cell. 2018 Apr 5;173(2):386-399.e12. 

2. 分析肿瘤驱动（Driver ）基因和突变：

Comprehensive Characterization of Cancer Driver Genes and Mutations.Cell. 2018 Apr 5;173(2):371-385.e18. 

3. 分析肿瘤信号通路：

Oncogenic Signaling Pathways in The Cancer Genome Atlas.Cell. 2018 Apr 5;173(2):321-337.e10.

4. 分析患者生存预后结果的

An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics.Cell. 2018 Apr 5;173(2):400-416.e11. 

5. 分析肿瘤发病生殖系变异（Pathogenic Germline Variants）：

Pathogenic Germline Variants in 10,389 Adult Cancers.Cell. 2018 Apr 5;173(2):355-370.e14. 

6. 分析细胞来源用于肿瘤分类：

Cell-of-Origin Patterns Dominate the Molecular Classification of 10,000 Tumors from 33 Types of Cancer.Cell. 2018 Apr 5;173(2):291-304.e6.

CELL主刊被承包了？不仅主刊，还有Cell Reports这个子刊呢！

Cell Reports的五连发（4月3号）：

1. 从DNA损伤修复角度分析基因组和分子图谱：

Genomic and Molecular Landscape of DNA Damage Repair Deficiency across The Cancer Genome Atlas.Cell Rep. 2018 Apr 3;23(1):239-254.e6.

2. 分析肾癌整体分子特性：

The Cancer Genome Atlas Comprehensive Molecular Characterization of Renal Cell Carcinoma.Cell Rep. 2018 Apr 3;23(1):313-326.e5.

3. 分析鳞癌的基因组、通路和免疫特性：

Genomic, Pathway Network, and Immunologic Features Distinguishing Squamous Carcinomas.Cell Rep. 2018 Apr 3;23(1):194-212.e6.

4. 从泛素化通路角度分析：

Integrated Genomic Analysis of the Ubiquitin Pathway across Cancer Types.Cell Rep. 2018 Apr 3;23(1):213-226.e3.

5. 从lncRNA角度分析，并通过实验验证：

Pan-Cancer Analysis of lncRNA Regulation Supports Their Targeting of Cancer Genes in Each Tumor Context.Cell Rep. 2018 Apr 3;23(1):297-312.e12. 

这是怎么肥事？

其实，这个是CELL Press的“The Pan-Cancer Atlas”的主题系列：

总体上包括了Cell-of-Origin，Oncogenic Processes、Signaling Pathway和Resources四部分，前三部分收录了Flagship Paper（旗舰文章）和Companion Papers：

以及在2018年5月22号举办的“The Pan-Cancer Atlas：Charting a Course to a Cure” Webinar（在线），链接：https://www.workcast.com/register?cpak=7611522012799566&referrer=PanCanPortal

和2018年9月27–29在华盛顿举办的主题为“TCGA Legacy: Multi-Omic Studies in Cancer”的线下会议，链接：http://www.cell-symposia.com/tcga-2018/

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