miRNA靶基因查询R包和网页工具该怎么使用，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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我们多次介绍了关于miRNA的靶向基因的查询工具，但是不少粉丝表示不明白这些东西是做什么的，现在就给一个示例，你把癌症替换成为TCGA的另外33种癌症，都是类似的分析策略，类似的写作思路。

这样的文章，你直接定位到材料与方法即可：

• The DEMs targeted by DEMIs were identified and the negative correlation between DEMs and DEMIs was subjected to visualization.
• The potential functions of DEMs targeted by DEMIs were annotated in Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) database.
• A total of 663 dysregulated DEMs (449 upregulated and 214 downregulated) and 33 DEMIs (24 upregulated and 8 downregulated) were identified in LSCC compared with normal controls.
• 502 negative correlations between DEMIs and DEMs were identified and subjected to construct interaction network.

分别对mRNA和miRNA的表达矩阵，进行差异分析，分别拿到上下调的mRNA和miRNA的集合。然后使用miRWalk2来查询mRNA和miRNA的调控关系，输入数据是32个有差异的miRNA，预测到的这些靶mRNA，跟前面的差异MRNA进行交集，最后剩下502个mRNA和miRNA的调控关系。全文主要是差异分析的基因列表，热图以及mRNA和miRNA的的调控网络图。我们介绍的关于miRNA的靶向基因的查询工具，就在这里发挥了作用！

miRNA的靶向基因的查询工具

也就是说，差异分析单纯的作为数据挖掘的卖点已经不够了，   早先可以走PPI网络加上hub基因路线，现在可以走miRNA及其靶基因网络路线。每个miRNA调控的基因，就可以网络图可视化如下：

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