对于临床医学生来说，搞文章绝对是梦魇一般地存在。它无时无刻不环绕在大家的周围，每每劳累之时，geyou躺时，抬头间总能在头上约50厘米的位置看到一个鬼魅般的影子萦绕在此。定睛一看发现是毕业要求的SCI！！！
如何才能优雅的发表一篇2~3分的SCI文章用来毕业，可能是很多医学生朋友们纠结三年的事情。且听hzangs给大家分享一篇文章，剥丝抽茧解读内在的思路和方法。最后再附送一个2~3分临床文章的精华思路。
抽丝剥茧解读时间
文章标题：”Downregulation of exosome‐encapsulated miR‐548c‐5p is associated with poor prognosis in colorectal cancer.” （作者是复旦大学附属中山医院青浦分院和徐州医学院附属淮南医院的医生，发表在J Cell Biochem（IF=2.959）上）
主要内容：介绍miR‐548c‐5p与结直肠癌的关系。使用的外泌体分离方法是基于PEG原理的策略，miRNA抽提使用了常规的miRNA抽提kit。
文章的具体内容：
- 首先，收集108例结直肠癌患者病例，汇总病理特征→Table 1。平均随访时间是44个月，相信很多医院都有这样的病例库。病人信息汇总（有临床样本，就有病人信息汇总）→table 1。如下图，无外乎分析一下年龄性别病理分期等。
- 检测miR‐548c‐5p在肝转移、病理分期、血管浸润、淋巴结转移方面是否有差异→Figure 1。由于作者之前研究过一些miRNA在结直肠癌患者血清外泌体中的丰度，所以直接切入了miR‐548c‐5p。如果你没有，那就自己找十几个在其他癌症中比较重要的miRNA来测一测，总有一两个适合你！作者最后的结论是miR‐548c‐5p在肝转移和病理分期方面存在差异，有肝转移的患者miR‐548c‐5p表达低于无肝转移的患者，晚期患者miR‐548c‐5p表达低于早期患者，而miR‐548c‐5p表达和血管浸润、淋巴结转移方面未发现明显差异。
- miR‐548c‐5p的靶基因包括了IL6、IL8、IL17A、STAT3、JAK1等一系列的肿瘤明星分子→Figure 2的A。看到了表达差异，总要解释一下血清外泌体中miR‐548c‐5p的潜在功能。miRNA嘛，自然想到它的靶基因，找个数据库预测一下就可以看到一些靶基因。作者发现miR‐548c‐5p的靶基因包括了IL6、IL8、IL17A、STAT3、JAK1等一系列的肿瘤明星分子，既然有这么多肿瘤明星分子，那就用miR‐548c‐5p高表达患者的血清外泌体和低表达的做个对比吧。用HCT116细胞做个共培养，CCK8测一下发现前者抑制细胞活力。那是通过促进还是抑制增殖来实现的呢？EdU标记显示miR‐548c‐5p高表达病人的血清外泌体抑制了HTC116的增殖。就此机制探讨结束。
- miR‐548c‐5p表达对疾病预后的影响→Figure 3（K-M plot）
文章的内容到此结束。剩余部分就是讨论了。
不难吧？很简单吧？这就是一篇IF=2.959分的文章哦。
总结一下思路，文章就是从108例平均随访44个月的结直肠癌患者血清样本入手，发现血清外泌体miR‐548c‐5p在肝转移患者中的表达相对较低，在病理分期靠后的病人里表达较低。体外实验做了CCK8和EdU染色证明miR‐548c‐5p影响了细胞增殖。生存分析发现miR‐548c‐5p高表达的预后较好。结束。概括如下图：
现在开始最重要的部分。
文章背后的逻辑！
看似作者很幸运，发现这个miRNA有着非常重要的功能，并且和预后有关。但是具体分析一下就会发现其中一些小窍门：
1、 细心一些的朋友肯定发现了一个问题：为什么在108例样本中区分miR‐548c‐5p的高低表达后不是54例低表达VS 54例高表达，而是87例低表达 VS 21例高表达。其实这是一个很重要的点，很多时候我们习惯使用中位值来区分样本集中基因的表达高低。但是你使用四分位的25% VS 75% 或者 75% VS 25%也是可以的，你使用108例样品的均值来区分也是可以的，甚至你发现样本中基因表达存在一个明显的断档，你用这个断档来区分高低也是可以说的通的。只要你可以解释清楚你如何将样本集中的样本依据基因A表达水平分成基因A高表达和基因A低表达的两组即可。而这篇文章正是采用了一个不常规的分组策略。
2、 Figure 1中分析了miR‐548c‐5p与转移、病理分期、血管浸润、淋巴结转移的相关性。发现了其与转移和病理分期存在相关性。这是一个很有技巧的分析方法。与肿瘤相关的指标有很多，比如某些特征基因的表达情况、病理分期、组织分型、侵袭、浸润、转移、肿瘤转移靶器官等等，如果你喜欢，你可以列出肿瘤的几十个特征，每一个特征都分析一下，你关注的基因总会在几个特征指标中有差异。
3、 MiRNA的靶基因预测可以出现几百甚至上千个基因，总有一些基因与你关注的生理病理过程相关。而血清来源的外泌体处理细胞，87例低表达样品和21例高表达样品中总有后者对细胞抑制比前者强的出现。毕竟，这篇文章中的这个实验作者也只是使用了几例样本来做的，并没有108例全用上。这也是一个大家很容易忽略的点。
4、 文章的Figure 3 （K-M plot ）的差异十分显著。其实这就与问题1中的如何区分基因表达高低很相关了。试想，如果作者使用54 VS 54，那这个K-M plot 肯定不会有如此好看的差异。
5、 最容易被忽略的discussion部分：一个好的discussion可以对文章的内容有一个拔高。比如这篇文章，很多时候审稿人未必清楚你这篇文章的意义所在，好的discussion应该将文章发现与最新进展放在一起来讨论。这样可以告诉大家，你的数据为这个领域的发展带来了什么样的促进作用。
6、 文章被拆解分析完了。虽然其中有一些值得商榷的地方，但是文章的数据和结论还是非常值得我们了解和认识的。毕竟每一篇论文都对科学进步有不可磨灭的推进作用。
总结一下，看似很模式化的临床分析型的研究性论文，其中依旧有很多可以改进和完善的地方，这样的改进和完善能够让你的论文数据显得很吸引人。这也是很多时候大家会忽略的地方。“拿到数据如何展示给大家”这是一门学问。今天的这篇文章就介绍到这里。希望大家有所收获。
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