不做实验发文章

一、中国科学院物理研究所方辰，翁红明开发电子拓扑材料目录

诸如硒化铋，砷化钽和铋钠等拓扑电子材料在体内显示出非常规的线性响应，以及在其边界处的异常无间隙状态。它们具有基本和应用的意义，具有在高性能电子和量子计算中使用的潜力。但到目前为止，它们的检测受到计算拓扑不变特性（或拓扑节点）的困难的阻碍，这需要具有材料和专业知识的经验以及先进的理论工具。

在这里，研究人员介绍了一种有效，高效和全自动的算法，可以诊断大部分非磁性材料中的非平凡带拓扑。该研究的算法是基于最近开发的占用带的对称表示和拓扑不变量之间的穷举映射。研究人员在水晶数据库中扫描了总共39,519种材料，发现其中多达8056种材料在拓扑上非常重要。所有结果均可在具有交互式用户界面的数据库中搜索。

总之，研究强调这种排名只应被视为参考，同时研究人员建议对特定候选材料感兴趣的读者应该仔细检查在线数据库中显示的相关结构。

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41586-019-0944-6

二、南京大学Wan Xiangang使用对称指标全面搜索拓扑材料

在过去的十年中，拓扑材料 - 其中散装材料中的电子带拓扑结构导致强大的，非常规的表面状态和电磁 - 引起了很多关注。尽管已经通过实验证实了几种理论上提出的拓扑材料，但拓扑性质的广泛实验探索以及在现实装置中的应用，受到缺乏拓扑材料的限制，其中来自平凡费米表面态的干扰被最小化。

在这里，研究人员将对称指示器的方法应用于所有230个可能空间群中的所有合适的非磁性化合物。数据库搜索显示了数以千计的候选拓扑材料，其中研究人员突出了241个拓扑绝缘体和142个拓扑结晶绝缘体，这些绝缘体具有明显的全带隙或相当大的直接间隙以及小的琐碎费米口袋。此外，研究人员列出了692个具有位于费米水平附近的带交叉点的拓扑半金属。这些候选材料开辟了在下一代电子设备中使用拓扑材料的可能性。

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41586-019-0937-5

三、普林斯顿大学/中科院物理研究所王志俊（音译，Wang ZhiJun）及普林斯顿大学B. Andrei Bernevig开发电子拓扑材料目录

使用最近开发的称为拓扑量子化学的形式主义，研究人员在无机晶体结构数据库中对“高质量”材料（其中原子位置和结构已经非常精确地测量）进行高通量搜索，以便识别新拓扑阶段。

研究人员开发代码来计算26,938个化学计量材料的所有对称性的所有特征，并找到3,307个拓扑绝缘体，4,078个拓扑半金属且没有脆弱相。 对于这7,385种材料，研究人员提供电子能带结构，包括一些电子特性（带隙和电子数），对称性指标和其他拓扑信息。 研究结果表明，自然界中超过27％的材料是拓扑学的。 该研究提供了一个开源代码，用于检查任何材料的拓扑结构，并允许其他研究人员重现该研究的结果。

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41586-019-0954-4

四、一篇纯TCGA数据挖掘的文章

这篇文章发表J Cell Physiol，这个期刊的影响因子3.92，挺高的，很多人收集样本测测序，做了很多细胞实验也是发2-3分文章。这篇文章是纯数据挖掘的，文章也是算ORI G I NAL RES EARCH ARTICLE，用来毕业，评职称，妥妥的。

文章题目：

Exploring and comparing of the gene expression and methylation differences between lung adenocarcinoma and squamous cell carcinoma（DOI: 10.1002/jcp.27240）

文章摘要：

肺癌是世界上最常被诊断出的恶性肿瘤之一，也是癌症相关死亡的主要原因，而由两种亚型组成的非小细胞肺癌：肺腺癌（LUAD）和鳞状细胞癌（LUSC）负责估计占所有肺癌的85％。目前的研究旨在探索LUAD和LUSC之间的基因表达和甲基化差异。 EdgeR用于鉴定分别从癌症基因组图谱（TCGA）提取的LUAD和LUSC中正常和癌症之间的差异调节基因，而SAM用于在LUAD和LUSC中发现正常和癌症之间具有差异甲基化的基因。 。最后，进行了京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析，分析了这些基因富集的功能。共获得了LUAD和LUSC中具有相反甲基化模式的391个基因和4个功能途径（错误发现率（FDR） ）<0.1）。这些途径主要包括脂肪消化和吸收，苯丙氨酸代谢，胆汁分泌等，这些都与机体营养代谢途径有关。此外，还发现了两个基因CTSE（组织蛋白酶E）和溶质载体家族5成员7（SLC5A7），其中CTSE在LUAD中过表达和低甲基化，对应于正常肺组织，而SLC5A7在LUAD中显示相反的情况。总之，本研究调查了LUAD和LUSC中基因表达和甲基化模式之间的差异，并探讨了它们的不同生物学特征。进一步了解这些差异可能会促进肺癌预防，诊断和治疗的新的，准确的策略的发现和发展。

这篇文章的思路：

1、从TCGA上下载LUAD和LUSC的RNAseq数据和甲基化数据

2、分别对肺腺癌和肺鳞癌的RNAseq数据和甲基化数据进行差异分析

3、LUAD与LUSC中甲基化程度相反的391个基因进行KEGG功能富集分析。

4、筛选到两个基因（CTSE在LUAD中表达上调和低甲基化程度，而在LUSC表达下调和超甲基化程度；SLC5A7在LUAD中表达下调和超甲基化程度，而在LUSC表达上调和低甲基化程度）

4、对CTSE的甲基化水平进行生存分析

5、CTSE甲基化位点进行cox回归分析

文章中出现的图：