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常规生信方向中，小记者首推：双疾病分析！
“双疾病分析”是非肿瘤疾病生信分析的首选思路，主打就是“高性价比”和“分析简单易复现”，这两点也让双疾病分析方向成为生信小白、毕业党们的发文最优选！由于现在生信普遍内卷，双疾病分析想要快速发文或者想纯生信发文，还是需要选题新颖，分析速度要快！（两种疾病不知道怎么选的宝子，可以滴滴小记者提供专业建议哦~）
下面文章实例：
该文章选取骨质疏松症(OP)和类风湿性关节炎(RA)进行双疾病分析，利用2种机器学习算法筛选诊断基因。从选题上看，双疾病的选择还是比较新颖的，虽然两个疾病的单独研究比较常见，但分析疾病发展和转变的生信研究很少，再加上从凋亡角度去分析，创新性更高！从思路上看，2种机器学习算法联用有创新加成作用，其余都是一些基础常规分析，非常容易复现，并且还能快速发文，1个多月就接受，用它来毕业足够啦！思路送到眼前啦，下一步就是复现它！什么？你说不知道怎选疾病？快速分析有难度？还等什么，找小记者来帮你啊，咱有专业团队，创新思路设计、个性化生信分析方案定制，你所需的服务我应有尽有，欢迎来询~
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题目：类风湿性关节炎向骨质疏松转变过程中凋亡相关的遗传机制:生物信息学和功能分析方法
杂志：APL Bioengineering（IF=6.6）
日期：2024年11月
公众号回复“999”领取原文PDF，文献编号：241117
研究背景
骨质疏松症(OP)和类风湿性关节炎(RA)是两种普遍存在的相互关联的疾病，其对全球健康的负担越来越重。导致RA和OP进展的一个关键过程是细胞凋亡或程序性细胞死亡。尽管对这些过程有所了解，但是将凋亡与从RA到OP的进展联系起来的精确的遗传和分子途径仍然很少被确定。
研究思路
使用GEO数据进行差异基因表达分析，确定RA和OP中的重要基因。利用WGCNA分析进一步检查了基因与疾病状态的关系，确定了共表达模式。通过将RA和OP差异表达基因与WGCNA模块基因交叉，确定了关键基因。将关键基因与凋亡基因取交集，获得10个凋亡关键基因，然后利用Lasso和RF机器学习算法，确定了2个关键基因。使用CIBERSORT的免疫浸润分析评估了疾病和正常样品之间的免疫细胞差异，分析2个关键基因与免疫细胞浸润的相关性。最后利用ROC分析评估了2个基因的诊断性能，并预测了与这些基因相关的miRNA调控网络。
主要结果
1. 关键基因的鉴定
在RA数据集中进行差异表达分析和WGCNA分析，得到2660个RA差异基因和1571个与RA相关的模块基因（图1）。在OP数据集中进行差异表达分析，得到418个OP差异基因，与RA差异基因、与RA相关模块基因取交集，获得23个关键基因（图2）。随后对关键基因进行GO和KEGG富集分析，显示基因主要富集在破骨细胞分化和MAPK信号通路等途径中（图3）。将这些关键基因与凋亡相关基因取交集，确定了10个凋亡相关关键基因，并构建PPI网络（图4）。
图1：RA差异基因和模块基因的鉴定
图2：关键的鉴定
图3：功能富集分析
图4：凋亡相关关键基因的鉴定
2. 机器学习筛选
首先在OP数据集上使用LASSO来筛选上述10个关键基因，确定了6个关键基因。随后进行了随机森林分析，鉴定出10个关键基因（图5）。然后在RA数据集上使用LASSO来筛选10个凋亡相关关键基因，确定了4个关键基因。随机森林分析同样鉴定出10个关键基因。将4步所得关键基因取交集，最终获得2个关键基因：ATXN2L和MMP14（图6）。（ps：生信想做的又快又好？一定得用服务器！生信日报提供服务器租赁服务，想要免费试用直接联系小记者，双11还有超多优惠等你来询）
图5：OP数据集中的机器学习分析
图6：RA数据集中的机器学习分析和关键基因鉴定
3. 免疫相关性分析
利用CIBERSORT分析疾病和正常样品之间的免疫细胞浸润水平，并对2个关键基因和免疫浸润结果进行了相关性分析。结果显示，ATXN2L与naïve B细胞、T细胞CD4记忆激活和T细胞调节性Tregs正相关（图7）。
图7：免疫相关性分析
4. ROC分析和相关miRNAs的预测
利用ROC曲线评估2个关键基因的预测性能，AUC值显示诊断性能良好。最后作者还构建了一个PPI网络，并预测了与这两个关键基因相关的miRNA相互作用网络（图8）。
图8：ROC分析和相关miRNAs的预测
小结
这篇纯生信文章的分析真是超级简单了！RA到OP疾病转变的选题具有较高的创新性，再加上机器学习助力，不需要大工作量和复杂分析就能发6分+，可复现性很强，1个多月就能接受，超级适合毕业党、生信小白快速发文！你说，双疾病选择搞不定？思路设计有难度？想不费力发文？找小记者！专业的思路设计和生信分析团队为您提供1V1的方案定制服务，有需要随时联系！另外想自学机器学习的宝子也可以点击下方链接进行线上视频课学习，随到随学~
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