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各位小云朵們（我給各位粉絲朋友的新稱呼，大家都很喜歡吧）：

鐵死亡，ta又來了。可不是小云我偷懶，逮住一只羊薅，實在是ta關(guān)注度太高了，無法讓人拒絕。

? ? 恰巧看見FerrDb鐵死亡數(shù)據(jù)庫更新出了2.0版本，這就趕緊火急火燎的寫出這篇文章，把這個好消息告訴各位小云朵們，幫助大家的趕個創(chuàng)新點，助力文章發(fā)表。看到了吧，在這個世上，除了大家自己和導(dǎo)師，小云就是最關(guān)心您文章的那個人了吧。（如果沒有分析思路或者文獻復(fù)現(xiàn)有困難，可以找小云，超多創(chuàng)新性高的分析思路和分析服務(wù)供你選擇！）

? ? 言歸正傳，F(xiàn)errDb鐵死亡數(shù)據(jù)庫自從2020年底報道出來后，累計101篇使用了這個數(shù)據(jù)庫，今年目前已達到70篇（見下左圖，數(shù)據(jù)源自pubmed）。在這2年時間里，鐵死亡領(lǐng)域的研究已日新月異，已由去年的1736篇，增長為目前的2720篇（見下右圖，數(shù)據(jù)源自pubmed），從文章數(shù)量和增長幅度上看，都讓人嘆為觀止。

? ? V2版本中，與鐵死亡相關(guān)基因已經(jīng)增加到了621個（包含264個促進基因、238個抑制基因、9個biomarker基因以及110個未定義基因）和201個鐵死亡激活劑與179個抑制劑，這比V1版提高了近2倍。環(huán)狀RNA和假基因也被首次收錄進來，非編碼RNA的占比由7.3%增加到了13.6%。這也意味著，以前的分析遺漏了很多內(nèi)容，一些無相關(guān)性的疾病，現(xiàn)在可能結(jié)果會更加顯著。FerrDb V2也整合了來自公共數(shù)據(jù)庫的資源（如GTEx、TCGA、DepMap、GEN等），能更加方便的對目標(biāo)基因進行多層次多角度的關(guān)聯(lián)分析。因此，大家不論是以前做過鐵死亡分析，還是尚未做過，現(xiàn)在都是一個復(fù)現(xiàn)的好機會。

? ? 這網(wǎng)站如何用了？

? ? 1，基因和化合物的查看：網(wǎng)站共包括6類基因和化合物，其分類均標(biāo)示在下圖中：

? ? 2，基因和化合物的下載：網(wǎng)站共包括6類基因和化合物，其下載方式均標(biāo)示在下圖中：

? ? 那么既然有了更多的鐵死亡相關(guān)基因，那么相關(guān)的生信思路也就是順理成章的了！

? ? 于是小云搜索后，發(fā)現(xiàn)了一篇最近發(fā)表的文章已經(jīng)使用了FerrDb V2版數(shù)據(jù)庫：?

題目：急性心肌梗死中鐵死亡相關(guān)基因的表達模式及診斷價值研究

雜志：Front Cardiovasc Med

影響因子：IF=5.8

發(fā)表時間：2022年11月

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

數(shù)據(jù)集/隊列? ? ? ? ? ? ? ? ? ??數(shù)據(jù)庫? ? ? ? ? ? ??數(shù)據(jù)類型? ? ? ? ? ? ? ??樣本信息

? ?? ?GSE66360? ? ? ? ? ? ? ? ? ?GEO? ? ? ? ? ? ??芯片數(shù)據(jù)? ? ? ? ? ?49個AMI和50個健康對照

? ? ? GSE61144? ? ? ? ? ? ? ? ? ?GEO? ? ? ? ? ? ??芯片數(shù)據(jù)? ? ? ? ? ?7個AMI和10個健康對照

? ?? ?GSE60993? ? ? ? ? ? ? ? ? ?GEO? ? ? ? ? ? ??芯片數(shù)據(jù)? ? ? ? ? ?7個AMI和7個健康對照

? ? ??鐵死亡調(diào)節(jié)基因? ? ? ?FerrDB V2? ? ? ?? ?基因? ? ? ? ??431個鐵死亡調(diào)節(jié)基因與AMI差異基因取交集

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?研究思路

? ? ?基于GEO數(shù)據(jù)集，分析急性心肌梗死（AMI）和健康對照血液中鐵死亡相關(guān)基因表達差異?；贏MI相關(guān)微陣列數(shù)據(jù)集GSE66360和GSE61144顯著差異表達基因（CoDEG）進行GO注釋、KEGG途徑富集分析和蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPI）分析。鐵死亡相關(guān)基因（FRG）從FerrDb V2獲得，差異表達的FRG用于通過ROC分析來識別潛在的生物標(biāo)志物。使用外部數(shù)據(jù)集GSE60993驗證這些FRG的表達。最后，在心肌缺氧模型中進一步驗證這些FRGs的表達。分析結(jié)果部分較為常規(guī)，就暫不詳細提供，感興趣的小云朵們可以從原文觀看。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?總結(jié)

? ? 實際上，F(xiàn)errDb V2數(shù)據(jù)庫的更新，更多是擴增分析結(jié)果，給出更多的可能基因，具體的生信分析方法和內(nèi)容，并未有太大的變化，可以說一脈相承即可完成分析。

? ? 所以以前做過鐵死亡分析的，現(xiàn)在也可以做補充分析，也許當(dāng)時分析結(jié)果是陰性，那現(xiàn)在可能會有符合預(yù)期的基因。暫時還未做鐵死亡分析的，那么目前剛好是最好時機，可以抓緊復(fù)現(xiàn)。

如果你還苦惱于生信沒有思路，或者嫌分析方法太過簡單、太過老套，想要創(chuàng)新思路的，或者對新的熱點方向感興趣的小伙伴快來聯(lián)系小云吧。

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