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生信分析中性价比最高的是哪个方向？馆长首推“双疾病”！
今天馆长带来一篇近期发表在APL Bioengineering（IF 6.6）的双疾病纯生信分析。
这篇文章研究的是风湿关节炎到骨质疏松转变的细胞凋亡相关遗传机制。
用到的差异表达分析、WGCNA、机器学习、免疫浸润分析等，都是常见的生信分析方法，非常容易复刻，小伙伴们可以换两种疾病，换个方向（比如最近比较热门的乳酸化）来一篇，只要选对思路，发文事半功倍。方案设计、定制分析，有需要的快来滴滴馆长吧！好思路不等人哦~
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题目：从类风湿关节炎到骨质疏松转变的细胞凋亡相关遗传机制：生物信息学和功能分析方法
后台回复“666”获取原文献，编号241114
研究背景
本研究探讨糖皮质激素诱导的骨质疏松症（OP）和类风湿关节炎（RA）的机制，重点关注细胞凋亡及其在RA向OP发展过程中的作用。
研究思路
1）利用GEO数据库的微阵列数据，用limma软件包进行差异基因表达分析
2）WGCNA进一步检测基因与疾病状态的关系，鉴定共表达模式
3）使用“clusterProfiler”包进行功能富集分析
4）机器学习方法（Lasso和Random Forest）优化与细胞凋亡相关的关键基因的选择
5）使用CIBERSORT评估疾病和正常样本之间的免疫细胞差异
（看完了这些方法是不是你也会了？）
研究结果
基因选择过程及差异分析结果
从GEO数据集GSE12021 （RA）和GSE56814 （OP）中收集差异表达基因（DEGs）。在GSE12021中，通过WGCNA分析，得到1571个与RA相关的模块基因。
将OP数据集筛选的差异基因与RA的这些基因集取交集鉴定RA和OP共有基因，确定了418个关键基因。然后，将RA的差异表达基因、WGCNA基因和OP的差异表达基因进行交叉分析，最终鉴定出23个关键基因进行进一步分析。
富集分析
对23个基因进行了功能富集分析。
为了进一步探索从RA到OP的机制，将这23个基因与凋亡基因集取交集，关注与程序性细胞死亡有关的基因，鉴定出10个关键基因，并进行了蛋白-蛋白相互作用。
机器学习
在OP数据集上使用LASSO筛选上述10个关键基因，确定了6个关键基因。随后进行随机森林分析，鉴定出10个关键基因。同样的方法也用在了RA数据集，最终将获得基因取交集，筛选了两个关键基因：ATXN2L和MMP14。
接下来，对这两个关键基因进行了GSEA分析，以探索其潜在的通路。
免疫相关性分析
将选择的关键基因与GSE56814的免疫浸润结果进行相关性分析。发现ATXN2L与B细胞naïve、T细胞CD4记忆激活、T细胞调节Tregs呈正相关，MMP14与B细胞记忆呈正相关，与T细胞CD4记忆静息负相关。
最后，作者进行ROC性能评价，还构建了蛋白质相互作用网络，并预测了与这两个关键基因相关的miRNA相互作用网络。
文章小结
这篇文章从双疾病出发，结合了细胞凋亡主题，增加的研究的创新性。分析方法上用的是我们最常见的一些方法，看完了你相信馆长可以做出100篇了吧！馆长其中已经做了不止100篇了。想复现或者想定制分析思路的宝子直接联系馆长就行，此外，如果大家遇到数据运行不流畅，bug频出的情况，可以试试馆长这里的专业服务器，已经有朋友免费试用啦。
馆长有话说
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