部分代码见：https://www.jianshu.com/p/3553220509d7
原文名称：Identification of Key Genes and Pathways in Triple-Negative Breast Cancer by Integrated Bioinformatics Analysis
背景知识
三阴性乳腺癌是指不表达ER、PR和Her2的乳腺癌，治疗困难，预后较差。
方法
1.微芯片数据
使用GSE76275数据集，包含265个样本，其中有198个TNBC，67个non_TNBC
2.确定DEGs
使用GEO2R确定差异表达基因（FC≥1.5，p<0.01）；
使用Morpheus对100个显著的DEGs作热图
3.GO和KEGG通路富集分析
使用STRING 10.5 input DEGs并output结果，p<0.05认为具有显著性；使用DAVID 6.8作KEGG分析
4.PPI网络建立和通路间的相关性分析
使用实验设置、文本挖掘、数据库、共表达、邻域、基因融合和共流框勾选建立DEGs网络；使用Cytoscape中的MCODE来screen PPI网络中的分子（显示score>3,nodes number >3的分子）；使用Cytoscape中的ClueGo进行通路间富集分析（呈现p<0.05）
5.生存分析
即总体生存率Kaplan-Meier估计
使用cBioPortal数据库中的METABRIC等数据进行生存分析。以GO富集分析和ClueGO构建的相互关系网络为基础，在cBioPortal中提交基因名，进行生存分析，其中Logrank检验p <0.05的基因呈现。
结果
1.确定DEGs
基于标准找到207个DEGs，其中56 up，151 down，见火山图。top 100的基因见热图和聚类分析
2.GO和KEGG通路富集分析
上图
3.PPI网络建立和通路间的相关性分析
确定了168个nodes和108个edges
4.生存分析
参考来源：生信技能树
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