朱偉被我們認定是最厲害的文學編輯，是我們的編輯，自己人。朱偉一天天等我寫完這篇文章時，我正慢慢地看他的大作《重讀八十年代》。他寫的這十個人我都認識，他說的事情我經過或聽說，我要看他時隔三十年的想法。一個人，這年月還有興致翻出上世紀那些老書重讀或補課，為寫一個人而去讀他所有的作品，無疑是瘋了。但朱偉就是有這瘋狂。我不知他的動力何處而來。也許，跟他當年的經歷相關。文學將他始亂終棄，他不服。朱偉被我們認定是最厲害的文學編輯，是我們的編輯，自己人。那時，我們被退稿退得走投無路，心氣卻很高，敢和編輯頂嘴。他書中寫到的一半作品當時并不受待見。社會鼓勵爛作，鼓勵蘇式現實主義，什么風吹來編一個什么去領獎。我們傻呵呵地寫著，既然來了，總要鬧出點動靜吧，總要跟前輩分出一道線吧。在一片死樣怪氣中，朱偉騎著自行車悶頭尋找新鮮的元素，就同許多年后他在《考吃》中找尋入眼的食材。他舍棄自己的寫作，揚言要當蘭登書屋的編輯而不做三流作家。他從青年刊物小編輯做到大刊物大編輯，雖離當主編還遠，也算是說話有點管用的人了。之前傳說他每年將喜歡的小說從刊物上撕下來，訂成一本自己的不被出版的年選。我們不認同每年的評獎，我們有自己的排行榜。你在社會的哪一層、做什么工作毫無關系，不分朝野，作品是我們惟一的名片。你寫過《我的遙遠的清平灣》，我認你；寫過《西望茅草地》，認你；寫過《零公里處》，認你；寫過《棋王》，認你。文壇就這樣一個認一個地搭起來。那時有無窮無盡的筆會，在《北京文學》認識方方、鐵凝，在煙臺的屋頂上認識何立偉，在長江輪上認識王朔。編輯部的有些前輩是寬容的，有些同齡小編輯是熱忱的。那時我們是中國作家，住哪里并不要緊，四海之內皆兄弟也。朱偉寫我時，問我是否記得我們哪年認識的。他是在我倒霉的時候出現的，邀請我去桂林開筆會。放著好山好水不盡興地玩，關在房間里寫小說（那種要當場寫出作品抵充火車票和住宿費的筆會我后來再沒去過）。南溪山下，我認識了張新奇、趙本夫和肖矛等。朱偉是工頭，頭面整潔，踱來踱去，日日催逼寫稿，查問進度。一個人鐵了心當編輯就變得這樣“狠毒”，他日后以催稿出名。我在桂林寫了一條狗，《花狗子嘎利》，寫完如釋重負。他回北京后說領導不同意狗當標題，于是改成了《藍旗》。朱偉是上海人，那種極少的一到北方就不想回來的上海人。桂林之后，我們有時會通個信。我在新聞中看他的消息。我知道他去辦《愛樂》，辦《三聯生活周刊》。不當小說編輯了，于是不來催稿。我給周刊寫過幾篇短文，我代“榕樹下”網站收購他《音樂圣經》的網絡版權。我在網上看他不厭其煩地談吃的，談時令，談花草，談詩詞，談音樂，標準的老頭樂，很會享福啊。盡管彼此極少見面，見面有一種想笑笑他的親情。前年年底在北京見他，發現他忽然就老了，發際線后移。他在微信跟我說在寫一組文章，在讀書，我心里感動了一下。那些裝神弄鬼的作品居然還有人讀。我將書給他寄去，這年頭還主動讀我的舊作，也就是那兩個老朋友了。早知道他們要看，應該多寫一點。朱偉讀文章比別人用心，感覺細膩，他問我，你開始的小說怎么老是喜歡寫姐姐。馬原那么難讀的《牛鬼蛇神》他竟然讀了兩遍，非要搞清他的敘述邏輯。朱偉不愧是編寫過《音樂圣經》的人，不提文字，那些音樂的阿拉伯數字就令人頭暈目眩。經過幾十年的訓練，他肯為文字吃苦，他說話必有根據，他下筆講究分寸。每個時代都會鉆出一群作家，有的好看，有的難看，有人放棄文學，有人繼續。人和作品放幾十年再看，也許更清晰。在很多文學史里，那些作家如木乃伊，在朱偉的筆下他們活了過來。這本書闡述的是作家們如何憑那種被認為很不入流的寫法爬上文壇，編輯處心積慮將作品給搗鼓上版面。他們的動作，被這個目擊者看在眼里，被這個缺席者記在心里。朱偉認識的作家還有許多，有空再寫寫吧。我們敲鑼打鼓地慶祝朱偉回歸。關于我們：
查找和下載數據/ / / 從GEO搜索關鍵字“/(gastric cancer/) AND "Homo sapiens"/[porgn:/_/_txid9606/]”，得到胃癌相關的表達譜數據。對這些數據進行過濾，過濾掉沒有重復試驗的樣品。接下來，閱讀文獻，找出研究正常人和癌癥病人，或者癌組織與正常組織的比較的數據。下載這些數據的表達矩陣或CEL文件，用于后續的分析。/ （本文分析為原創，轉載或引用文中圖片請聯系樓主，謝謝。數據請勿直接引用。）表1 用于分析的數據注：Series/ / / / / / / / / / / / / 序列號GEO/ / / / / / / / / / / / / / GEO idPlatforms / / / / / / / / / 芯片平臺號Normal/ / / / / / / / / / / 正常樣品數目Tumor/ / / / / / / / / / / / 癌癥樣品數目Reference/ / / / / / / / / 參考文獻數據處理/ / / 對于芯片表達值數據，直接從GEO下載數據，對于沒有取log的值，進行取log處理。對于CEL文件，使用affy包讀取CEL文件的表達量數據。在同一芯片內，如果一個基因有多個探針，取所有探針的平均值作為基因的表達值。差異表達對于每個實驗的數據，我們使用limma進行芯片之間的標準化，差異表達分析/(每個實驗的limma分析結果保存在01/_limma里面/)。每個實驗數據做完limma分析之后，根據logFoldChange值對基因進行排序，然后進行Rank分析/(adjust Pvalue/<0.05，矯正方法為bonferroni矯正法/)。Rank方法的零假設是每個基因在每個實驗中隨機排序，如果某個基因在所有實驗中，都排在前面，那么它的p值越小，是差異基因可能性越大。通過Rank分析，我們共找到960個差異基因，其中458個上調基因，502個下調基因。使用pheatmap繪制最上調和最下調的20個基因做熱圖，得到差異基因的熱圖。從圖中可以看出，上調的基因基本在所有實驗中logFC/>0，而下調的基因基本在所有的實驗中logFC/<0。/ 表2 差異基因列表注：Name/ / / / / / / / / / / / / / gene symbollogFC/ / / / / / / / / / / / / / 每個實驗差異logFC均值Pvalue/ / / / / / / / / / / / / 統計學p值adjPvalue/ / / / / / / / / / 校正后的p值圖1 logFC熱圖橫坐標是geo id，縱坐標是基因名，紅色代表logFC/>0，綠色代表logFC/<0，方框里面的數值代表logFC值。TCGA驗證差異基因從TCGA下載胃癌level3的RNA-seq數據，共xx個正常組織，xx個腫瘤組織。下載的數據是每個樣品單個的FPKM文件，我們使用perl語言將所有的樣品合并成一個矩陣，便于后續的分析。接下來，我們使用Wilcoxon tests非參數檢驗對GEO數據庫得到差異基因進行驗證。通過TCGA驗證，我們共找到749個差異基因，其中320個上調基因，429個下調基因。表3 TCGA驗證差異基因注：Name/ / / / / / / / / / / / / / gene symbollogFC/ / / / / / / / / / / / / / 每個實驗差異logFC均值Pvalue/ / / / / / / / / / / / / 統計學p值adjPvalue/ / / / / / / / / / 校正后的p值/ 生存分析/ / / 從TCGA下載生存數據，并將生存數據和差異基因表達數據整合在一起，做接下來的生存分析。使用survival R包進行生存分析并繪制生存曲線，統計檢驗為log rank檢驗，過濾條件為Pvalue/<0.01。通過分析，共找到168個與胃癌生存相關的差異基因，結果保存在04/_TCGAsurvival//survival.xlsx里面。168個生存相關基因的生存曲線保存在04/_TCGAsurvival//picture目錄下。圖2 生存分析圖中，橫坐標是生存時間，縱坐標是總生存率，紅色表達基因高表達組，藍色代表低表達組。/ GO富集分析使用DAVID對目標靶基因進行GO功能富集分析，FDR/<0.05被作為篩選條件，我們共找到5個相關的GO，（即“extracellular space”、“digestion”等），使用ggplot2 R包繪制GO富集柱狀圖。5個相關GO表格和GO富集柱狀圖保存在diffSigGOGO.xls目錄下。/ 圖5 GO富集結果注：Term/ / / / / / / / / / / / / / / / 富集的GOCount/ / / / / / / / / / / / / / / 差異基因落在Term的數目PValue/ / / / / / / / / / / / / / 富集統計學p值FDR/ / / / / / / / / / / / / / / / 統計FDR值/(false discovery rate/)圖3 GO富集柱狀圖/ / / 橫坐標是富集在GO的基因數目，縱坐標是富集的GO。顏色代表富集的統計學顯著性，越藍表示富集程度越高。/ （本文分析為原創，轉載或引用上面圖片請聯系樓主，謝謝。數據請勿直接引用。）KEGG富集分析使用KOBAS對差異基因進行KEGG通路富集分析，Corrected P-Value/<0.05被作為篩選條件。我們共找到23個相關的KEGG，富集的表格保存在diffSigKEGGKEGG.xlsx目錄下，最富集通路hsa04971圖保存在diffSigKEGGhsa04971.png目錄下。如果需要查看其它富集通路的通路圖，可以打開差異diffSigKEGGKEGG.xlsx，點擊相應通路的Hyperlink鏈接即可。表6 KEGG富集結果注：Term/ / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / 富集的KEGGID/ / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / KEGG IDP-Value/ / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / 富集統計學p值Corrected P-Value/ / / / / / / / / / / / / 矯正后的p值/ 圖4 hsa04971通路圖/ / / 綠色代表通路中的基因，紅色代表我們輸入的生存相關基因。/ （本文分析為原創，轉載或引用上面圖片請聯系樓主，謝謝。數據請勿直接引用。）蛋白互作網絡使用String軟件對生存相關基因構建蛋白互作網絡，得到蛋白的相互作用關系。圖1是蛋白互作網絡圖，圖中圓圈代表蛋白，連線蛋白蛋白之間存在互作關系。使用R軟件繪制互作網絡鄰接節點數目圖，圖2是每個蛋白的鄰接節點數目，鄰接節點數目越多，說明該基因位于蛋白互作網絡的核心，對整個網絡起的作用最關鍵。由圖2可以看出，CFTR、SST、TIMP1等位于網絡的最核心。蛋白互作網絡圖和互作網絡鄰接節點數目圖、互作網絡鄰接節點數表格保存在diffSig蛋白互作網絡目錄下。圖5 蛋白相互作用網絡圖/ / / 圓圈代表基因，線條代表基因間存在蛋白相互作用，圓圈內部的結果代表蛋白的結構。線頭顏色代表證明蛋白之間存在相互作用的不同證據。/(small nodes:protein of unknown 3D structure; large nodes: some 3D structure is known or predicted; A red line indicates the presence of fusion evidence ; a green line - neighborhood evidence; a blue line - coocurrence evidence; a purple line - experimental evidence; a yellow line – text mining evidence; a light blue line - database evidence; a black line - coexpression evidence./)本文分析為原創，轉載或引用上面圖片請聯系樓主，謝謝。數據請勿直接引用。
WED989VI458EMLOEF44EF8EF
經濟學人訂購優惠2020國際書展訂購優惠國際書展Business Traveller高雄哪裡訂2020年2020國際書展彰化哪裡訂
國際書展2020國際書展優惠訂閱價格 美國商業週刊台北哪裡訂 讀者文摘雜誌不想在書店看去哪訂閱？全世界最多讀者的英文雜誌？ 國際書展雜誌收書時間台北哪裡訂 TIME雜誌怎麼訂閱最便宜 美國富比士雜誌這裡訂 專訪各國民人專欄2020年國家地理雜誌哪裡訂便宜 國際書展遠見雜誌台中哪裡訂 今周刊訂閱，36期殺2988？免費送time雜誌數位版、大容量隨身碟？ 國際書展國家地理雜誌新竹哪裡訂 2020年Forbes彰化哪裡訂 亞洲週刊訂閱超優惠？免費送高音質thomason耳機、英文書、數位版？
留言列表
