本文复现的是一篇单基因泛癌的文章，原文链接：
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10466744/
本文分析并不难，主要是两个大的fig
fig1:A:BNIP3 mRNA在不同类型的癌症中的表达。B–C：COX回归分析。D-K：Kaplan-Meier生存分析。L：BNIP3 表达与 33 种癌症中三个临床特征（年龄、性别和分期）的关系。M–N：BNIP3 和 MSI 之间的相关性。O-Z：BNIP3表达与癌症中不同类型免疫细胞浸润水平之间的关系,
由于L图看不清，所以未进行复现
fig2:A:与BRCA中BNIP3表达相关的信号通路。B：SARC 中与 BNIP3 表达相关的信号通路。C：与KIRC中BNIP3表达相关的信号通路。D：与 LGG 中 BNIP3 表达相关的信号通路。E：KIRC 和 LGG 的维恩图。F：KIRC和LGG的维恩图。G：SARC和BRCA之间以及KIRC和LGG之间的交叉路径。H-I：BNIP3表达与相关基因（免疫检查点基因和相互作用基因）表达的相关性。J：BNIP3相互作用基因的PPI网络
fig2.我们主要复现A-D，在E-I，并没有进行绘制，主要是作者自己挑选的关键的富集的结果单独进行的绘图。
豆芽菜首次推出的零代码复现工具，并将分析进行打包，做成工具盒
链接如下：http://www.sxdyc.com/zeroCodeTool
这里总共分了8步进行复现
1、单基因在泛癌中表达的比较
输入想要分析的基因名，然后选择对应的数据库，可以直接选择TCGA或者是TCGA+GTEx，选择两个颜色，第一个为正常组织的颜色，第二个为肿瘤组织的颜色
运行成功后：
2、单基因在泛癌中预后森林图
直接导入之前的任务数据，选择生存时间的单位，这里可以用年，月，日其中一个
成功了下载数据
3、泛癌单基因高低表达KM曲线
选择合适的截断值划分基因高低表达，如这里默认选择最佳截断
4、基因与TMB和MSI相关性分析
选择计算相关的方法，默认选择pearson
运行成功后，全选，下载
5、基因与免疫评分的相关性分析
基因与免疫评分的相关性分析，默认选择pearson进行分析，这里主要是使用ESTIMATE的方法预测免疫浸润的评分，计算与基因表达之间的相关性
6、免疫细胞评分的比较
在第三步获取的基因高低表达组，通过秩和检验比较高低组中免疫细胞评分的差异，这里的免疫细胞评分是根据CIBERSORT的方法预测的22种免疫细胞评分
7、差异基因的富集分析
这一步有点慢，他是通过limma差异分析，基于logfc对基因进行排序，然后使用clusterProfiler包进行富集分析。这里可以选择自己想做的库，一般做KEGG，和GO-BP比较多
8、基因GSEA分析
这一步有点慢，他是通过limma差异分析，基于logfc对基因进行排序，然后使用clusterProfiler包进行GSEA富集分析
运行完成后，下载
目前也有视频讲解：
https://www.bilibili.com/video/BV1ni4y1i7nT/?spm_id_from=333.999.0.0
原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/mbVBkr7H358Fhpm3H_qU2w
