仙桃学术 | 2022年了,一个数据库搞定一篇4+SCI?照着抄就对了!_百度知...
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发布时间：3小时前
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这本杂志的最新实时影响因子为4.599，全文通过使用仙桃工具完全可以搞定，非常适合新手小白进行学术灌水。
文章主题为：Prognostic Biomarker DDOST和其在肝细胞癌中的免疫浸润关联。
接下来我们通过几个关键图表和表格来深入理解文章内容。
图1展示了差异表达基因（DEG）分析的结果，分别在配对样本和非配对样本中观察DDOST的表达差异。
图2中，DDOST在HCC中的富集分析结果被详细呈现。
图3呈现了DDOST表达与免疫浸润之间的关联，揭示了两者之间的紧密联系。
图4展示了DDOST表达与多种临床病理特征之间的关联性，为疾病的预后提供了重要信息。
图5和图6分别阐述了DDOST在HCC中的预后价值以及在不同亚组中的预后价值。
通过使用仙桃学术工具，我们能够轻松复现文章中的各个关键图表和分析结果。让我们具体看下如何操作。
在基线资料表中，我们可以利用仙桃工具的“临床意义（靠）”模块，通过选择疾病（肝细胞肝癌）和数据集（TPM格式），输入分子DDOST，然后设定表格样式为“列联表—简洁版”。通过这种方式，我们能够获取与原文高度一致的基线资料表。
对于差异表达基因（DEG）分析，我们同样可以使用“表达差异（挑）”模块，选择“表达差异”并输入数据集及分子，点击确认即可得到结果。
火山图的绘制，则需要使用“表达差异（挑）”模块中的“火山图”功能，选择云端数据和单基因差异分析结果，设置logFC阈值，以此获得与原文一致的火山图。
分子相关性分析通过“交互网络（联）”模块中的“单基因相关性分析”功能实现，我们能够下载分析结果并筛选相关性最高的分子，然后进一步生成单基因共表达热图。
接下来的GSEA富集分析，我们同样通过“功能聚类（圈）”模块进行，上传整理得到的DEGs，进行GO和KEGG富集分析，获得与原文一致的富集结果。
关于蛋白互作网络的构建，通过登录String数据库，选择“Protein by name”输入分子DDOST，调整参数后下载结果，最后使用仙桃工具进行美化。
DDOST表达与免疫浸润的分析，通过“交互网络（联）”模块中的“免疫浸润”功能，我们能够复现Th2细胞相关性及在DDOST分子高低表达组间免疫细胞浸润的差异。
在临床意义分析部分，我们通过“临床意义（靠）”模块进行logistic回归分析，分析单基因与临床病理学特征之间的相关性。此外，我们还能够进行单因素和多因素Cox回归分析，评估预后价值。
最后，通过“基础绘图”模块，我们可以轻松绘制森林图和风险因子图，进一步理解预后分析的详细结果。
以上是基于仙桃学术工具的详细复现步骤，让我们能够深入了解和重现文章中的关键分析结果。通过这样的方式，我们不仅能够快速掌握文章的核心内容，还能提升自己的科研技能。
