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细胞死亡在生物体的进化、生物个体的稳定以及多个系统的发育中都发挥关键作用。这一过程若发生调控异常就会导致癌症等疾病的发生及进展。近两年，多种细胞死亡方式都受到广泛关注，如铁死亡、铜死亡及细胞焦亡等都是发文章的热点方向。今天小编就和大家分享另外一种细胞死亡形式——失巢凋亡。失巢凋亡（anoikis）是细胞与外界环境联系中断后发生的一种反应。失巢凋亡与癌症、肝纤维化、心肌病变等疾病密切相关。失巢凋亡作为又一被关注的细胞死亡形式，可以说是一个生信发文热点。今天小编就整理了两个有代表性的失巢凋亡生信研究思路，并介绍了相关的典型文章，这两个思路对肿瘤及非肿瘤疾病都适用，且无论是公共的bulk还是单细胞数据都可以应用。失巢凋亡经典案例解读+实操精细化讲解课程
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思路一：基于失巢凋亡基因进行患者分型并构建预后模型该文章是2023年发表在INT J MOL SCI（IF:5.6/Q1）杂志上的一篇关于失巢凋亡的公共数据纯生信文章。接下来小编就和大家介绍一下文章的主要内容。文章首先在TCGA肝细胞癌(LIHC)队列中识别了肿瘤及正常样本的差异表达基因(DEGs)(图1-1A)。接着从GeneCards数据库中获得失巢凋亡相关基因。对这两个基因集取交集识别出168个差异表达的失巢凋亡相关基因(图1-1B)。![]()
文章接着基于上面识别的差异失巢凋亡基因使用一致性聚类识别了TCGA-LIHC的2个亚型(图1-2A，亚型A和B)。文章通过主成分分析(PCA)也将亚型A和亚型B明确分开(图1-2B)。生存分析观察到A组的生存率低于B组(图1-2C)。在两个亚型之间，差异失巢凋亡基因的表达也具有显著差异(图1-2D)。文章也分析了两个亚型的功能差异(图2E)。此外也分析了两个亚型间的免疫浸润水平差异(图1-2F和G)。![]()
文章接着对差异失巢凋亡基因进行了WCGNA分析(图1-3A-C)，结果识别出了与肿瘤发生显著相关的模块(图1-3D和E)。研究也对模块基因进行了功能富集分析(图1-3F和G)。接下来文章根据WGCNA识别的模块识别了失巢凋亡相关的基因亚型(图1-4A和B)。研究观察到两个亚型间同样具有显著的生存及基因表达差异(图1-4C和D)。![]()
文章接着基于失巢凋亡构建了预后风险模型。研究首先将TCGA队列分成了训练集和验证集，接着使用单因素Cox比例风险回归分析识别了失巢凋亡候选基因(1-5C)，接着应用这些基因进行LASSO回归进一步筛选基因构建风险模型(图1-5A和B)。接着根据风险评分的中位数将患者分为两组，结果观察到训练集和验证集在两组间预后和基因表达都具有显著差异(图1-5D-G)。此外，研究也在训练和测试数据队列中对风险模型进行了ROC分析(图1-6A)。训练和测试数据集中也观察到高风险与低风险间基因表达具有显著差异(图1-6B)。研究也根据风险模型构建了诺莫图(图1-6C)，并分析了风险基因的预后作用(图1-6D)。研究接着使用ICGC和GEO数据集验证与失巢凋亡的预后风险模型。结果发现与低风险患者相比，高风险的患者生存更差，模型基因表达也显著上调(图1-7A-D)。研究也对ICGC队列进行了ROC验证(图1-7E)。此外，研究也分析了预后基因在肿瘤和正常组织中的表达差异(图1-7F和G)。文章接着分析了失巢凋亡相关的亚型、基因亚型、风险组与患者生存状态的关系(图1-8A)。文章发现失巢凋亡亚型和基因亚型的风险评分具有显著差异(图1-8B和C)。研究使用CIBERSORT算法分析了浸润免疫细胞与风险群体的相关性。结果发现多种免疫细胞的浸润与风险得分显著 相关(图1-8D-G)。此外预后基因也被观察到与大多数免疫细胞高度相关(图`1-8H)。思路二：基于失巢凋亡整合组织及单细胞数据构建诊断模型![]()
基于机器学习和单细胞RNA测序数据综合分析骨关节炎中失巢凋亡基因诊断该文章是今年2月刚刚发表在Artificial Cells Nanomedicine and Biotechnology(IF:5.8/Q1)杂志上基于失巢凋亡基因整合单细胞及组织数据构建骨关节炎（OA）诊断模型的公共数据纯生信分析文章。接下来小编和大家分享下文章的主要内容。研究的主要流程如图2-1所示。文章首先从GEO数据库收集了OA队列，接着识别了正常和OA样本间的差异表达基因(图2-2A)。接着识别差异失巢凋亡基因(图2-2B，C)。研究也对这些差异失巢凋亡基因的染色体位置进行了可视化(图2-2D)。研究也通过相关分析为研究了这些差异失巢凋亡基因间的相互作用(图2-2E)。![]()
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文章使用Lasso回归分析从差异失巢凋亡基因组中识别10个基因作为潜在的OA生物标志物(图2-3A,B)。研究基于这10个基因的表达进行一致性聚类分析，结果将OA样本分为失巢凋亡A和B亚型(图2-3 C-F)。主成分分析也表明亚型A和B亚型间有明确的分类(图2-3G)。![]()
文章接着识别了两个失巢凋亡亚型间的差异表达基因(图2-4A)。接着分析了两个亚型间28种免疫细胞丰度(图2-4B)。结果观察到两组间28种免疫细胞具有不同比例(图2-4C)。研究也通过GSVA对两组样本进行了功能富集分析(图2-4D)。此外，也对亚型差异基因进行了GO和KEGG富集分析(图2-5A-D)。文章也分析了两个亚型中免疫检查位点的表达差异(图2-5E)。研究基于亚型间差异基因也进行了GSEA富集分析(图2-5F，G)。研究也利用CIBERSORT分析了两个亚型间22种免疫细胞的浸润(图2-6A-B)。接着研究分析了识别的10个标志基因的表达与28种免疫细胞浸润间的相关性(图2-6C-E)。![]()
研究对A亚型和B亚型进行了差异分析，识别了失巢凋亡亚型相关的差异基因。研究接着基于这些基因将OA患者分为两个基因组(基因亚组A和基因亚组B，图2-7A-E)。研究也分析了两个基因亚型间的免疫浸润景观(图2-7E)。研究首先分析了两个基因亚组间28种免疫细胞的比例(图2-8A)。研究也在两个基因亚型间进行了GSVA功能富集分析(图2-8B)。文章也分析了失巢凋亡亚型和基因亚型的分布和关系(图2-8C)。研究也分析了CIBERSORT评估的免疫细胞浸润在两个基因组间的浸润差异(图2-8D)。此外，研究也比较了两个基因亚组间免疫相关通路差异(图2-8E)。研究也分析了10个生物标志基因与免疫细胞和免疫途通路的相关性(图2-8F，G)。研究接着分析了OA和正常样本间差异表达的失巢凋亡基因在两个失巢凋亡亚型和基因亚型间的表达情况(图2-9)。![]()
研究基于失巢凋亡亚型通过WGCNA分析识别出失巢凋亡hub模块(图2-10A，B)。研究也识别了亚群和疾病WGCNA基因模块交集(图2-10C)。接下来，研究使用XGB、RF、SVM和GLM四种机器学习算法来确定最佳诊断模型。结果发现最优方法为XGB(图2-10D-F)。此外，基于hub基因构建诺莫图分析疾病风险，并对诺莫图性能进行评价(图2-11A，B)，结果观察到nomogram图比单个失巢凋亡基因具有更高的临床效用(图2-11C-E)。研究也分析了hub基因的表达情况(图2-11H，I)。![]()
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研究基于hub基因构建了ceRNA网络，识别了hub失巢凋亡基因调控的lncRNA和miRNA(图2-12)。此外，研究也分析了hub基因与28种免疫浸润细胞的相关性(图2-13A-E)。![]()
图 2-12 失巢凋亡hub基因构建的ceRNA网络![]()
研究首先从GSE152805数据集中获得OA样本的25852个细胞的基因表达谱(图2-14A)。研究对数据进行质控后聚类，并注释出7个主要的细胞类型(图2-14B-H)。研究接着分析了细胞之间的相互作用(图2-15A-F)，结果观察到失巢凋亡相关基因SPP1在OA中具有重要作用(图2-15 H，F)。![]()
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到这里，今天的主要内容就介绍完了。从小编分享的失巢凋亡典型文章可以看出，失巢凋亡仍然是生信发文的热点方向。从疾病上看，肿瘤和非肿瘤研究都可以抓住这一热点，进行课题切入。此外，无论是组织还是单细胞数据，在失巢凋亡的分析上都有很大的施展空间。这些结果都表明失巢凋亡生信分析备受认可，其具有巨大发文潜力，未来预计将有更多相关文章出现。为了助力大家抓住失巢凋亡热点，除了思路外，生信人也推出了失巢凋亡分析实现的相关课程。思路以及方法都有了，发文也就指日可待了，感兴趣的小伙伴不要错过呀！失巢凋亡经典案例解读+实操精细化讲解课程
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