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生物信息学领域的专家们曾向我们推荐了多种热点基因分析的方法，最近也分享了一些新颖的入门技巧。然而，必须承认，单纯的热点基因集挖掘已经成为一个竞争激烈的领域，异常激烈，要求研究者不仅要迅速行动，还要拥有大量的数据和多样化的分析方法。在这种情况下，它已不再是临床医生发表文章的首选，因为性价比不高。
让我们来探讨一下，如何通过深入挖掘热点基因集来达到顶级期刊的标准。我们可以从一篇发表在Nature系列的《精准肿瘤学》（Precision Oncology，属于中科院1区期刊）的文章中找到答案。该研究利用机器学习技术，揭示了肺腺癌（LUAD）中多种细胞死亡模式对预后和治疗的影响，并构建了一个基于程序性细胞死亡（PCD）相关基因的预后指数（PCDI），旨在预测LUAD患者的预后并指导靶向治疗。这篇文章的发表，或许可以为我们评估这一研究领域的性价比提供参考。
LUAD是主要肺癌类型，治疗挑战包括控制癌细胞生长、转移和抗药性。缺乏预后模型影响患者预后和治疗选择。PCD是关键的细胞死亡调控机制，对抗癌重要，但肿瘤可能逃避PCD。研究PCD机制对新疗法开发关键。
研究通过分析多个数据集，识别了与PCD相关的DEGs，可能作为LUAD预后和治疗反应的生物标志物。研究旨在了解这些基因在LUAD中的表达、相互作用和功能。PCD作为预后和药物敏感性指标，对个性化医疗和精准治疗有重要意义。
研究者从The Cancer Genome Atlas (TCGA)和Gene Expression Omnibus (GEO)数据库中获取了肺腺癌（LUAD）样本的单细胞及bulk RNA测序数据和相应的临床病理信息。此外，还包括了免疫治疗队列的数据。之后通过整合多种公开数据库资源（如GSE基因集、KTCGA等）来编制与13种不同PCD模式相关的基因列表，最终得到了2090个与PCD相关的基因。之后使用 52 个 PCD 相关差异表达基因的表达谱开发预后 PCDI。
图1：本研究使用方法的概要图
具体分析的方法就不展开讲了，我们把文章的图片截图贴在下面，大家就知道工作量到底有多少了。去掉流程图，剩下11张大图都是工作量，可以说是巨大。
在这项研究中，研究者运用了多种机器学习技术，综合分析了多个公开的肺腺癌（LUAD）数据集，包括bulk和单细胞转录组数据，识别出10个与细胞死亡程序相关的基因，并据此构建了细胞死亡程序指数（PCDI）。研究显示，PCDI与肿瘤微环境、免疫治疗和靶向治疗的效果以及患者生存率有显著的相关性。文章几乎涵盖了所有可用的数据类型（包括常规和单细胞转录组数据）和超过70种模型构建方法，覆盖了所有可能的研究方向，工作量巨大，最终发表在1区期刊。
这表明，对于临床医生而言，这种技术方案的性价比并不高。实际上，临床医生不应在自己不擅长的领域强行竞争，而应专注于自己的专业领域——临床实践，这样才能更有效地发挥自己的优势。
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