做科研有三種痛不能忍， 一種是腦袋空空沒思路， 二是辛辛苦苦沒成果， 三是別人輕輕鬆松發文章。 今兒先和大家聊聊課題思路方面的事兒， 今天主題我們選了基因研究， 為啥？生信火， 大數據火， 這兩個都繞不開基因。
所以你的日常可能是這樣的：
1
花了老大筆錢測了序， 篩了一堆讓人傻眼的基因， 接下去怎麼做？
2
挖了資料分析了半天， 還是一堆看不出所以然的基因， 接下去呢？
3
看文獻相中了一個感興趣的基因， 那我可不可以就做這一個？
歸納一下就兩個問題：1、怎麼確定一個基因可以做；2、基因研究該怎麼做。
這兩個問題也是老生常談了， 但攻略乾貨看起來簡單， 回歸到實際問題還是得文獻資料庫來回翻。 今天就來解決點實際問題：
看看如何快速判斷一個基因是否值得做， 怎麼做。
用到的一個懶人工具——基因雷達， 非常適合文獻和資料庫不對付的親， 只要輸入你感興趣的基因， 基因的科研熱度， 相關疾病， 調控網路和在癌症中的表達值四個層面就全出來了。 似乎從此可以脫離苦海了。
1
如何省時省力確定一個基因可以做
先看差異表達
比如說你翻翻翻文獻看到了一個還不錯的基因CCL5(PMID:17914389， 乳腺癌)， 也想研究下， 但自己沒有資料， 不知道這個基因在你研究中的疾病到底是個什麼情況。
不用翻TCGA， 你就可以在基因雷達中中查看CCL5在33種腫瘤中正常組織和癌組織的表達情況。 在工具中輸入CCL5， 選擇表達概況， 就可以得到下面的結果。
（點開看大圖）
PS:表達概況是基於TCGA的RNA-SEQv2資料中的標準化資料檔案中的表達值進行直接使用(資料收集時間為2016年6月)。
CCL5在乳腺癌轉移中有重要作用， 通過下面資料可以推測CCL5在某些腫瘤中高表達也可能具有轉移作用， 比如膀胱膀胱尿路上皮癌（BLCA）。
再看研究概況
好， 有資料依據了， 那CCL5別人都研究到什麼程度了呢？這時你可以通過工具中的研究熱點來看。 研究熱點根據基因在資料庫中的注釋情況， 從相關文獻、通路、功能、已驗證的靶向miRNA、和疾病五個角度來統計和評價基因研究情況。
（點開看大圖）
PS : 綠色代表目標基因， 灰色代表了資料庫中眾基因在 各個層面的中位數。
1. 相關文獻：被文獻報導的總次數；
2. 通路：即根據KEGG資料庫統計基因參與的通路的數 量；
3. 功能：即根據Go資料庫（Gene Ontology， 基因本 體學資料庫）， 統計基因參與的功能(生物過程)的數 量。
4. 已驗證的靶向microRNA：已經有文獻發表驗證的 miRNA的數量。
5. 疾病：已經有文獻發表的疾病數量。
從上圖綠色包圍灰色的形勢看， 這個CCL5也算研究的熱門了。 點擊相應的內容， 可以進入到對應的資料介面。
那CCL5都在哪些疾病中研究過了呢？點擊“disease”就可以跳轉到疾病介面， 它統計了基因的研究最多的疾病TOP 20。 我們關注CCL5在癌症轉移方面的研究， 找到“癌症轉移”， 不算太多， 點擊即可進入文獻詳情頁面。
（點開看大圖）
好用不？下面解決下第二個問題。
2
確定基因後如何快速確定下一步怎麼做
現在假設CCL5是可以作為我們後續的研究物件，在基因層面，一般的思路是先做基因的功能驗證，再探討基因的作用機理。前者比較常規，在這不做過多討論，今天來看看如何用基因雷達快速挖掘出基因可能的調控網路。
畫調控網路
在機制探索中，找出關鍵基因後，會以它為中心展開，看其受到哪些基因調控，又調控了哪些基因，就是所謂的找其上下游基因/調控因數，進而摸索出一整個調控網路。
在基因裡雷達中，調控網路整合了文獻報導過的TF，miRNA，lncRNA及KEGG資料庫中的上下游基因。如CCL5的調控網路，不同色塊代表不同的基因層面和作用方式，點擊圖中的某個點可看到具體的資料資訊。
（點開看大圖）
ps：
1. 轉錄因數：已經有文獻報導的相關轉錄因數；
2. miRNA：已經有文獻報導的相關miRNA；
3. lncRNA：依據文獻挖掘可能有關的lncRNA；（準確性較弱）
4. 上下游相關基因：依據KEGG資料庫的基因上下游關係。
圖很炫，但結果這麼多，咋理出一條線來呢？這個的話就需要結合具體的研究場景去做篩選了。
如果想找新的被人沒做過的轉錄因數，可在基因雷達中的預測轉錄一因數部分查看。還是CCL5為例，CCL5預測到的TF只有三個，這樣
（點開看大圖）
Ps：基於基因的轉錄本通過Transfac資料庫進行轉錄因數預測，以推薦度來表示預測出來的轉錄因數的科研價值，推薦度越高越好。
用完只有一種感覺，專門為我這種四體不勤的人準備的嘛。求連結！
福利
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1. 轉錄因數：已經有文獻報導的相關轉錄因數；
2. miRNA：已經有文獻報導的相關miRNA；
3. lncRNA：依據文獻挖掘可能有關的lncRNA；（準確性較弱）
4. 上下游相關基因：依據KEGG資料庫的基因上下游關係。
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