大量的生物学研究都是基于单个基因，不管你是实验室祖传的明星基因还是自己通过文献积累凭感觉挑选到的基因，在完善自己的生物学故事的时候，都需要在开头加上一些引人入胜的证据来说明自己文章定位的基因的重要性。
根据你生物学故事的大小来说，有不同的论证方法。当然，普罗大众喜闻乐见的当然是公共数据库网页工具不停的点点点，就出来了一堆图表证明自己的基因有研究的意义。证据链有长有短，我们这里分享一个还算是比较中规中矩的5个小图组成的figure1说明基因METTL3的重要性（小声逼逼，其实METTL3是参与m6A过程的基因，重要性已经不言而喻）
文章是：N6-methyladenosine METTL3 promotes the breast cancer progression via T targeting Bcl-2
链接是：https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0378111919307358
发表过程：Received 15 June 2019; Received in revised form 21 August 2019; Accepted 22 August 2019
首先可以在TCGA数据库查看该基因是否在肿瘤样品在mRNA水平高表达
(A) The expression of METTL3 analyzed by the bioinformatics tools (GEPIA网页工具).
这个图一看就浓浓的GEPIA2风格，感兴趣的可以去学习：GEPIA2详解（中国智造-肿瘤数据库），当然了，也可以自行编程探索。需求最大的是tcga数据库的生存分析和表达量差异，看看这两个视频：
- https://www.bilibili.com/video/av25643438?p=9
- https://www.bilibili.com/video/av49363776?p=6
然后自己招募病人小队列RT-PCR 检查mRNA是否高表达
(B) METTL3 mRNA was analyzed by RT-PCR in the enrolled breast cancer individuals and controls.
这个RT-PCR 检查就有成本了，首先需要招募到病人队列，然后实验环节也是耗时耗力。看m6A修饰水平
(C) mRNA m6A quantitative analysis showed that the m6A level.
这个m6A修饰水平应该是更加贵吧，不然作者也不至于仅仅是做3例病人了。细胞系看表达水平
(D) METTL3 protein level in the breast cancer specimens and normal controls.
细胞系的话，一般实验室都很多，这个就很容易啦。不过，细胞系是一个过时的生物学研究模型，大家需要注意一下哦。跑胶看蛋白水平
(E) Western blot analysis revealed the METTL3 protein.
这个Western blot 图大家都不陌生了，非常多的大佬文章被撤回，都是因为Western blot 瞎搞，PS痕迹明显。TCGA数据库看该基因的生存预后情况
(F) The prognosis analysis using the Kaplan-Meier test showed the r survival rate and outcome of breast cancer patients.
生存预后是一个很玄乎的概念了。我们已经多次介绍过生存分析: - 集思广益-生存分析可以随心所欲根据表达量分组吗
- 生存分析时间点问题
- 寻找生存分析的最佳基因表达分组阈值
- apply家族函数和for循环还是有区别的（批量生存分析出图bug）
- TCGA数据库生存分析的网页工具哪家强
综上所述，如果你想研究的基因已经具备了以上5个特质，那么毫无疑问，后续的实验设计都有理可依！文末友情宣传
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