还想纯生信发文？
纯生信发文是难，但并非不可行，可以走2条路：拼选题和拼思路！
拼选题，顾名思义就是找一个创新性非常高的方向去分析，不需要太复杂的分析，靠新颖选题取胜。但这需要大量阅读文献，了解科研前沿动态，对于临床研究人员来说难度比较大，当然还有一个便捷的方法，就是跟紧小记者的日更推文，新选题、新思路应有尽有，还有思路设计、生信分析、服务器租赁等服务，助你轻松实现临床、科研两手抓！
拼思路，就更简单一些了，主要是多种分析的叠加和联合，超级无敌叠buff打法。其实也是在拼工作量，这个就比较好实现了，对于选题困难的朋友更友好，你只要把热门的生信分析进行有机整合，就能拼出一篇文章。
下面看一个“拼思路”的文章，纯生信发到了2区6.1分的生信友好宝藏刊上。文章选题是线粒体方向，很常见，研究疾病是肺腺癌，大癌种也很常见，就这也能发纯生信？靠的就是联合思路！单细胞分析+机器学习+MR分析，都是热门分析，整合起来有奇效，内容丰富，工作量充实，但分析难度并不是很大，比较容易复现，换一个基因集就能成文，再选个生信友好期刊投稿，一篇纯生信文章这不就出来啦~
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题目：综合多组学整合揭示肺腺癌预后和个体化治疗的线粒体基因特征
杂志：Journal of Translational Medicine（IF=6.1）
日期：2024年10月
公众号回复“999”领取原文PDF，文献编号：241107
研究背景
肺腺癌(LUAD)是原发性肺癌最常见的组织学亚型，其治疗效果仍然不充分，准确的预后评估带来了重大挑战。该研究旨在通过综合多组学方法阐明LUAD中线粒体相关基因的预后意义，旨在开发个性化治疗策略。
研究思路
首先将LUAD单细胞数据集进行降维和聚类，重点是成纤维细胞、上皮细胞和T细胞的亚类化。随后使用TCGA-LUAD数据确定了线粒体相关的预后基因，并通过一致聚类将LUAD病例分为不同的分子亚型，探索亚型间的基因表达谱和临床特征分布。利用机器学习算法开发了一种基于线粒体相关基因的人工智能衍生预后信号(AIDPS)模型，并在多个独立数据集上验证其预后准确性。分析两风险组间的生存预后、免疫治疗反应、肿瘤突变负荷(TMB)、免疫微环境特征差异。此外利用全基因组关联研究(GWAS)数据进行MR分析，为线粒体相关基因在LUAD发病机制中的作用提供了额外的见解。
图1：研究流程图
主要结果
1. LUAD单细胞表达图谱
首先对单细胞数据集进行聚类和注释，根据标记基因表达分为8个细胞亚型，在正常和肿瘤样本之间观察到细胞类型组成的显著差异（图2）。随后，作者分离上皮细胞进行独立的降维和聚类分析，得到24个细胞簇被分为3个亚组。然后进行细胞轨迹分析、转录因子分析和CNV分析（图3）。同样，对T细胞和CAF细胞也进行独立的降维和聚类分析，针对亚分类进行转录因子富集分析（图4）。（ps：单细胞分析数据处理量太大？推荐用服务器！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2：LUAD单细胞表达图谱
图3：上皮细胞的亚分类分析、细胞轨迹分析和CNV分析
图4：T细胞和CAF细胞的的亚分类分析
2. 线粒体相关预后基因的鉴定和聚类分析
对2030个线粒体相关基因进行了单变量Cox回归分析，确定了220个具有显著预后价值的基因。基于这220个基因的表达在TCGA-LUAD数据集上进行一致性聚类分析，分为2个亚型。Kaplan-Meier生存分析显示，与C1群集的患者相比，C2群集的患者总体生存率明显较差，并且两个聚类之间临床特征分布有显著差异（图5）。
图5：线粒体相关预后基因的鉴定和聚类分析
3. 预后模型的构建和性能评估
在TCGA-LUAD数据集中，使用LOOCV框架拟合了101个预测模型，然后跨11个验证数据集计算每个模型的C指数。最佳模型Enet具有最高的平均C指数(0.655)，在所有验证数据集上表现出优异的性能。根据风险评分将患者分为高低风险组，生存分析显示，高风险组患者的总体生存率(OS)明显较差（图6）。利用ROC曲线评估AIDPS模型的预测性能，AUC值突出了AIDPS的稳健预测能力。此外，比较AIDPS与传统临床特征的预测能力，结果显示，AIDPS的准确性优于性别、年龄、病理阶段和吸烟状况等因素（图7）。
图6：预后模型构建
图7：AIDPS模型评价
4. 化疗/免疫治疗反应分析和突变、TME分析
在高风险组观察到化疗药物的IC50值始终低于低风险组。TIDE算法分析表明，高风险组的TIDE评分显著更高。生存分析显示，与高风险应答组、低风险无应答组和低风险应答组相比，高风险无应答组表现出明显更差的结果。利用免疫治疗数据集验证AIDPS模型，生存分析显示高风险组的预后明显较差（图8）。肿瘤SNVs分析显示，可观察到的7种突变类型中，错义突变和多重命中最为普遍，并且高风险组的突变得分显著较高。使用CIBERSORT算法进行的免疫浸润分析显示，B记忆细胞、浆细胞、静息CD4 +记忆T细胞、单核细胞、静息树突细胞和静息肥大细胞在低风险组中更普遍（图9）。
图8：化疗/免疫治疗反应分析
图9：突变、TME分析
5. MR分析
通过SMR软件使用eQTLGen和LC-GWAS数据进行基因共定位分析，确定了两个预后相关的基因，CDKN3和MYO1E。利用MR分析探索预后模型基因和SNP基因座之间的相关性，以及间质性肺疾病(ebi-a-GCST90018643)和LC之间的相关性。结果未发现间质性肺病(ebi-a-GCST90018643)和肺癌(ukb-a-54)之间有显著相关性。然而，SNP位点如rs1794002和rs244320显示出与这两种疾病显著相关（图10）。
图10：MR分析
小结
这篇文章的内容非常丰富，常见选题+创新联合思路设计也能碰撞出纯生信火花。工作量较大，但单个分析并不复杂，还是比较容易复现的，换个基因集或疾病，还能模仿它再发一篇，另外J Transl Med这个杂志也很不错，超级适合毕业党发文！你说，选题方向搞不定拿不准？联合思路不会设计？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、单细胞分析、MR分析的宝子可以点击链接听课，随到随学~
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