gcbi 扔一个基因进去，给你出来一篇文章？没准还真可以！

做科研的痛苦有三种，一种是自己脑袋空空没有想法，一种是努力没有结果，第三种是别人很容易发表文章。今天，我们来谈谈第一种痛苦。我们选择了基因研究作为主题。为什么？信仰之火，大数据之火，离不开基因。

所以你的日常生活可能是这样的:

1测试序列花了不少钱，筛选了一堆让人目瞪口呆的基因。接下来怎么办？

数据挖出来分析了很久，还是有一堆基因看不出所以然。接下来呢？

文献中有一个有趣的基因，可以研究一下这个吗？

总结两个问题:1。如何确定一个基因可以研究；2.基因确定后，如何研究。

这两个问题也是老生常谈，但攻略干货看似简单，要来回翻文献和数据库才能回到实际问题。你必须说:好吧，告诉我！大家都知道！但是，文章那么多，哪里可以查到？有没有什么工具可以通过任何基因直接表达文章的思想？

在这里，我发现了一个神器:基因雷达(图1)，非常适合文献和数据库都对付不了的家长。只需输入你感兴趣的基因，基因的研究热情，相关疾病，调控网络，在癌症中的表达价值，全部都会出来，可以帮助你快速理清思路。看来你从此可以摆脱痛苦了(激动)！

图1:单基因雷达页面

如何节省时间和精力来确定一个基因能做什么

先看微分表达式。比如你翻看文献，看到一个好的基因CCL5 (PMID:17914389，乳腺癌)，你也想研究一下，但是你没有数据，你也不知道这个基因的病是什么。

不用转TCGA，就可以在遗传雷达中检查CCL5在33种肿瘤的正常组织和癌组织中的表达。在搜索框中输入CCL5，选择表达大致情况，可以得到如下结果。

图2:单基因雷达-表达丰度图页面

CCL5在乳腺癌转移中起重要作用。根据以下数据，可以推断CCL5在一些肿瘤中高度表达，例如膀胱尿路上皮癌(BLCA)。

看调研调查。有数据依据，那么别人对CCL5研究到什么程度呢？这时候你可以通过工具里的研究热情来看。根据数据库中基因的注释，从相关文献、途径、功能、已验证的靶向miRNA、疾病五个方面对基因的研究现状进行统计和评价。

图3:单基因雷达-全景雷达地图页面

绿点:CCL5参与者数量在信号路径级别的相对位置，

灰点(中值):参与信号通路的数量水平中间水平的基因位置。

1.相关文献:文献报道的总次数；

2.途径:根据KEGG数据库统计基因参与的途径数；

3.功能:根据GO数据库统计基因参与的功能(生物过程)数量。

4.已验证的靶向miRNA:已发表文献验证的miRNA数量。

5.疾病:文献中发表的疾病数量。

从上图中绿色被灰色包围的情况来看，这个CCL5也是一个热门的研究课题。点击相应的内容，可以进入相应的数据界面了解更详细的信息，从而追溯数据来源，找到原始文档。

CCL5在哪些疾病中被研究过？点击“疾病”跳转到相关疾病界面，“神器”统计基因研究最多的前20种疾病。我们关注CCL5在癌症转移方面的研究，找到“癌症转移”，并不过分。点击进入文献详细信息页面。

图4:单基因雷达-疾病雷达图页面

基因确定后如何快速确定下一步做什么

a基因通过b途径在c疾病中发挥d功能。在第一步中，通过全景雷达图和疾病雷达图来识别A基因和C疾病，然后搜索B通路以找出CCL5基因是如何调节疾病的

基因雷达从基因相关转录因子、miRNA、lncRNA和上下游相关基因四个角度(基本相同的机制涵盖)展示了基因之间的关系。

同样的，你可以直接点击某个基因，看看它们之间具体的调控关系(比如CCL5和CCR6)。

图5:单基因雷达-监管网络地图页面

1.转录因子:文献报道的相关转录因子；

2.微小核糖核酸:文献中报道过的相关微小核糖核酸；

3.lncRNA:根据文献挖掘可能的相关lnc RNA；(精确度较低)

4.上下游相关基因:根据KEGG数据库中基因的上下游关系。

我觉得之前看了几十篇文献，发现都不如这张图。现在查文档省了我很多时间，不禁感叹:工具方便人类！

按照A基因通过B途径在C疾病中发挥D功能的思路去获取一个基因并进行研究是经典的。但是，“知识点！知识点！(敲黑板)”我们也可以创新，用“神器”研究这个基因上游寻找转录因子。

基因雷达可以根据每个基因的转录本(Ensembl数据库的GRCh38版本)预测起始位点上游2000bp和下游500bp的转录因子，获得与相应转录本相关的转录因子结果。

看下图，直接给出预测的转录因子+可能的甲基化位点+SNP位点！

图6:单基因雷达-转录因子预测图页面

1.预测得分:基于Transfac数据库的两个预测得分后的综合得分。(分数越接近1，可靠性越高。)

2.区域内是否有甲基化位点:基于COSMIC数据库的甲基化信息对转录因子的预测结合区域进行标注，判断结合区域内是否有甲基化位点。

3.区域内是否有SNP位点:根据dbSNP数据库中的SNP信息对转录因子的预测结合区域进行标注，判断结合区域内是否有SNP位点。

4.推荐度:根据Transfac数据库的预测得分以及COSMIC数据库和dbSNP数据库中是否有对应的标注信息，整合推荐度；预测转录因子的科研价值用推荐度来表示，推荐度越高越好。

看了单基因雷达的功能，有没有想投一个基因，感觉一篇文章出来了？

另外我还发现了升级后的功能——多基因雷达(图7)，可以同时查询多个基因之间的研究情况，最多可以同时查询500个基因！

举个例子，你手里有很多基因，你不知道这些基因是否与你自己的学科相关，也不知道它们是如何相关的，但是不用担心，把它们扔进去，它会给你返回五个层面的信息:相关疾病、核心网络、关联网络、相关miRNA、相关转录因子。

图7:多基因雷达页面

你怎么能得到这样的“神器”？搜索GCBI，进入官方网站(图8)，你可以在线使用

图8: GCBI官网

基因雷达如此强大，以至于我对GCBI产生了浓厚的兴趣。在网上搜了一下，发现他们都是专门做医学数据库的，各方面资质都不错。

GCBI平台拥有医学文献检索、基因雷达、数据+(样本信息库)和分析实验室四大板块，拥有2900多万医学文献(文献和NCBI同步更新)、170万样本数据、50多个标注数据库和众多分析模块，满足用户的综合临床应用和科研需求。

没错！GCBI的文档搜索功能也很智能，系统可以自动提取每个文档中包含的相关基因。找文献，读文献，省去了很多时间，可以快速启动一个项目！

一个敬业的合作伙伴一定是当着我的面发现了我的“尊贵”VIP会员！

但是！我不开心！刚去用基因雷达的时候发现他们今天有特价！我觉得我损失很大。

6月12日至6月18日，在GCBI平台购买基因雷达(每月仅需10元)的用户将有机会获得180元的“高通量测序与高性能计算理论与实践”，共10个获奖名额

端午节安康

点击链接→“0元抢到”三位科研人员的端午节礼物，进入活动页面，有机会免费获得基因雷达月票！

去帮我把羊毛拿回来！(ง •̀_•́)ง