已知目的因子，可变剪切因子的筛选

可变剪切分析

采用SplicSeq软件对TCGA中的转录组数据进行可变剪切分析，分别统计可变受体位点(AA)、可变供体位点(AD)、可变启动子(AP)、可变终止子(AT)、内含子保留(RI)、外显子跳跃(ES)、外显子互斥(ME)等7种可变剪切形式的可变剪切事件。其中外显子跳跃类型的可变剪切事件最多。

单因素生存分析

7种类型的可变剪切事件，分别进行单因素的Cox生存分析，筛选出显著相关的可变剪切事件，并将发生该可变剪切事件的基因筛选出来。下图为7类可变剪切事件对应的风险比率。

多因素生存分析

针对这7类可变剪切事件，分别基于该类中显著的可变剪切事件，构建预后预测模型，再基于中位数划分，进行KM生存分析。

为了评估预后模型的性能，采用ROC曲线进行比较分析；基于所有可变剪切事件构建的预测模型最优。

可变剪切显著相关基因的互作分析

由于一个基因可能存在多种类型的可变剪切形式，分别统计含有不同类型可变剪切形式基因的数量。

基于这些生存显著相关可变剪接事件对应的基因，进行互作网络分析，一些关键基因与其他的基因存在相互作用，可能存在重要的作用。

可变剪切因子分析

针对显著的可变剪切事件，与剪切因子的表达量进行相关性分析。一些剪切因子与高风险的剪切事件相关，如：HNRNPAB，一些则与低风险比例的剪切事件相关,如：HSPA7。

筛选可变剪切的剪切因子需要进行一系列实验。以下是可能的实验步骤：

确认目标基因的可变剪切情况：通过RT-PCR或RNA-seq等技术，确定目标基因在正常组织或细胞中的可变剪切形式。如果目标基因的可变剪切形式已知，则可以跳过此步骤。

筛选可能的剪切因子：根据文献和数据库信息，收集与目标基因可变剪切有关的剪切因子。这些因子可以是RNA结合蛋白、RNA编辑酶、剪切体组分等。在蛋白质组中筛选这些因子，可以使用蛋白质互作筛选技术，例如免疫沉淀、GST pull-down等。

确认剪切因子的功能：通过剪切体形成实验、敲除或过表达剪切因子等技术，确定这些因子对目标基因可变剪切的影响。

验证剪切因子与癌症的相关性：如果目标基因在某种癌症中未见报道的可变剪切，可以检查这些癌症是否存在剪切因子的异常表达或活性。可以使用癌症组织或细胞系进行研究。

需要注意的是，这些实验可能需要一定的时间和资源，并且可能会有其他因素干扰剪切因子的筛选。因此，在进行这些实验之前，需要认真设计实验方案，并对结果进行严格的验证和分析。

先确定剪切位点，然后可以进行短链试验