有很多人看見腫瘤方向做生信數據挖掘發了很多SCI論文，但是感覺非腫瘤方向發不了。其實，非腫瘤是完全可以發的，今天就分享一篇最新的非腫瘤的純生信數據挖掘SCI論文，作者研究的是急性心肌梗塞，作者也是挖掘了GEO數據庫的數據，通過簡單清晰的分析（差異分析、GO和KEGG富集分析、PPI分析、篩選hub基因）得到相關結果、結論，最后發表了自己的SCI。

研究背景：

急性心肌梗塞（AMI）是導致世界各地人類健康面臨威脅的常見疾病。在這里，我們旨在通過采用集成的生物信息學工具來探索AMI中的新生物標志物和潛在的治療靶標。

研究方法：

利用GEO數據庫獲取AMI和非AMI全血的基因數據。此外，使用R 3.6.1軟件中的“ Limma”軟件包篩選差異表達基因（DEG）。通過R 3.6.1軟件中的“ Bioconductor”和“ GOplot”軟件包對DEG進行功能和途徑富集分析。為了篩選hub基因，應用了STRING版本11.0數據庫，Cytoscape和MCODE。?hub基因之間的相關性使用Pearson相關分析進行評估。

研究結果：

通過進行差異分析，分別從GSE66360成功鑒定出289個上調的DEG和62個下調的DEG。并且它們主要在富集在嗜中性粒細胞活化，免疫反應，細胞因子，核因子κB（NF-κB）信號通路，IL-17信號通路和腫瘤壞死因子（TNF）信號通路。根據蛋白質間相互作用（PPI）的數據，對排名前10位的hub基因進行了排序，包括白介素8（CXCL8），TNF，N-甲酰基肽受體2（FPR2），生長調節型α蛋白（CXCL1），轉錄因子AP-1（JUN），白介素1β（IL1B），血小板堿性蛋白（PPBP），基質金屬蛋白酶9（MMP9），toll樣受體2（TLR2）和高親和力免疫球蛋白ε受體亞基γ（ FCER1G）。此外，相關分析的結果表明，這10個hub基因之間存在正相關。

研究結論：

在本研究中，十種DEGs被確定為AMI患者的潛在候選診斷生物標志物。但是，需要進一步的實驗來確認與AMI相關的功能途徑和hub基因。

參考文章鏈接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33847684/