除了META分析,还可以怎样不做实验就发

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作者：LuckyKing

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最近流行大数据，分析分析就能发paper。不做实验就能发文章，这么好的事儿，朕不能错过。研习一篇，各位小主儿也雨露均沾下。

肺鳞状细胞癌中异常表达的lncRNA的临床作用：基于RNA测序和微阵列数据挖掘的研究，回复可下载文献，一月有效。

1TCGA数据库中异常表达的肺鳞状细胞癌（LUSC）lncRNA

通过R语言计算每个LncRNA的表达水平。根据计算标准，在LUSC中获得了个异常表达的lncRNA，包括个高表达和个低表达（Fig.1A）。

异常表达的lncRNA进行ROC分析，列出了在ROC曲线下面积（AUC）超过0.95的前75个lncRNAs，这些lncRNA可能在LUSC的发生中起重要作用，具有LUSC高诊断价值（表1，未列全）。

AUC：AreaUnderCurve被定义为ROC曲线下的面积，面积值在1.0和0.5之间。ROC曲线下的在AUC0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。

2LUSC中十种异常表达的lncRNA的临床价值

选择前10名异常表达的lncRNA（表2）进一步分析，包括表面活性剂相关1（SFTA1P）、LINC、LINC、LINC、RP1-78O14.1，相邻的非编码发育调节RNA（FENDRR）、LINC、LINC、GATA6-AS1和MIRHG。

LUSC中LINC的水平明显高于相对应肿瘤组织。相反，其他9个lncRNA在LUSC组织中均明显下调（Fig.2）。

这10个异常表达的lncRNA显示出具有高诊断价值，将LUSC与非癌性肺组织区分，AUC均大于0.99（Fig.3）。

生存分析显示，SFTA1P、LINC、GATA6-AS1、MIRHG与LUSC的存活时间显著相关（Fig.4）。

多变量cox分析显示，SFTA1P可能是LUSC的独立预后指标（补充表1）。当