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可变剪切分析火了，那么如果结合生信方法，做自己的研究方向的可变剪切呢？生信自学网为你答疑解惑。 可变剪切是基因转录时，通过组合不同的外显子，形成不同转录本的过程，在生命的信息传递过程中发挥着重要的作用；今天就给大家分享一篇利用TCGA数据库癌症转录组数据可变剪切事件进行生存分析，构建预后模型分析的文章，目前可变剪切在癌症的研究里还不是很多，所以此类选材较为新颖，是一个很不错的选材思路。 需要入门学习TCGA可变剪切的学员，可以学习生信自学网原创录制的专利课程： 《可变剪切5分套路挖掘基于TCGA数据库》 此篇文章是2018年11月发表在医学2区期刊Frontiers in Oncology（IF=4.416）上，作者共下载了330个结肠癌转录组数据，深入分析了与结肠癌预后相关的关键可变剪切事件。  文献下载：关注微信公众号：biowolf_cn，回复“可变剪切”，即可下载文献原文。 文献：Genome-Wide Profiling of Prognostic Alternative Splicing Signature in Colorectal Cancer 背景：本研究旨在探索不同的RNA剪接模式并阐明剪接变异体在结直肠癌预后中的作用（CRC）。 方法：利用来自TCGA数据库的RNA-seq数据对预测性选择性剪接（AS）事件进行全基因组分析，以评估330例结直肠癌队列中7种AS模式的作用。采用Cox比例风险回归综合评价预后预测模型，根据生存相关事件与剪接因子的相关性，建立剪接网络。 结果：共鉴定出2158例与结直肠癌事件相关的生存率。有趣的是，这些前20名的生存率与AS事件相关的大多数是不良预后因素。根据每种剪接模式建立预后模型，对结直肠癌患者的风险分层表现良好。联合预测模型的接收机工作特性曲线下面积（AUC）可达0.963。剪接网络也提示了CRC患者剪接因子表达与AS事件的显著相关性。 结论：用13个基因的差异剪接模式建立了CRC患者危险分层的理想预测模型。我们的发现丰富了有关差异RNA剪接模式和剪接调控的知识，为治疗CRC提供了大量的生物标记候选物和潜在靶点。 研究思路 从TCGA数据库下载转录组数据，采用SpliceSeq进行可变剪切分析 针对可变剪切事件，进行单因素的Cox生存分析 针对显著的单因素可变剪接事件，进行多因素的Cox生存分析 构建预后预测模型，并进行性能评估 剪切因子和剪切事件进行关联分析，筛选出重要的剪切因子  可变剪切分析 采用SplicSeq软件对TCGA中的转录组数据进行可变剪切分析，分别统计可变受体位点(AA)、可变供体位点(AD)、可变启动子(AP)、可变终止子(AT)、内含子保留(RI)、外显子跳跃(ES)、外显子互斥(ME)等7种可变剪切形式的可变剪切事件。其中外显子跳跃类型的可变剪切事件最多。统计图如下：  单因素生存分析 7种类型的可变剪切事件，分别进行单因素的Cox生存分析，筛选出显著相关的可变剪切事件，并将发生该可变剪切事件的基因筛选出来。下图为7类可变剪切事件对应的风险比率。  多因素生存分析 针对这7类可变剪切事件，分别基于该类中显著的可变剪切事件，构建预后预测模型，再基于中位数划分，进行KM生存分析。 为了评估预后模型的性能，采用ROC曲线进行比较分析；基于所有可变剪切事件构建的预测模型最优。  可变剪切显著相关基因的互作分析 由于一个基因可能存在多种类型的可变剪切形式，分别统计含有不同类型可变剪切形式基因的数量。  基于这些生存显著相关可变剪接事件对应的基因，进行互作网络分析，一些关键基因与其他的基因存在相互作用，可能存在重要的作用。 可变剪切因子分析 针对显著的可变剪切事件，与剪切因子的表达量进行相关性分析。一些剪切因子与高风险的剪切事件相关，如：HNRNPAB，一些则与低风险比例的剪切事件相关,如：HSPA7。  文章亮点 本文从可变剪切入手，进行生存分析，构建预后模型，其研究对象具有一定的新颖性。在可变剪切分析中，进一步研究其上游调控的剪切因子，下游的蛋白互作，让整个的分析内容比较深入。而且本文完全是生物信息的数据挖掘，具有很强的可模仿性，值得其他类癌症研究借鉴。 生信自学网精品课程推荐： 《可变剪切5分文章套路基于TCGA数据库》 《单基因3-5挖掘套路基于TCGA数据库》 《肿瘤微环境基于TCGA数据库》 《肿瘤突变负荷TMB分析》 
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