转录组数据挑选下游基因能不能不要这么随便啊

我看到2020年10月发表在cancer cell杂志的文章《Senescence Reprogramming by TIMP1 Deficiency Promotes Prostate Cancer Metastasis》，链接是：https://doi.org/10.1016/j.ccell.2020.10.012 ，该研究里面有一个bulk转录组数据和一个单细胞转录组数据，槽点太多了，我们一个个来吐。

首先转录组数据在：https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB40610 ，是RNA seq of prostate gland from WT, PTEN pc -/- and PTEN pc-/-;P53 -/- mice ， 3*3=9 的样品，超级简单的一个实验设计啦。

让我们一起来看看该研究的文献标题里面的TIMP1 基因是如何得到的吧，下面的一个 Cytokine and cytokine-related genes 的表达量热图，如下所示：

文章里面描述的是这个TIMP1 基因差异最大，真的是让人笑掉大牙，全局筛选怎么可能会有最大值？就算是有最大值，那么它和第二大你凭什么说最大就最有意思？

而且，你看看作者列出来的表达量矩阵？？你告诉我这个是RNA-seq的结果？？？怕不是本科生瞎编的吧！！！

然后关注了 senescence-associated secretory phenotype (SASP) ，也是如下所示的热图

既然如此为什么不关注 matrix metalloproteinases (MMPs)呢 ？

你们这些人，做单细胞转录组或者转录组完全是瞎搞，为了蹭我们NGS的热点， 没有认真的学习RNA-seq数据的特性，仅仅是凑数！

我鄙视你们！