小伙伴们有没有发现，单用公共数据库分析或MR分析发高分越来越难了？那难道就要知难而退，再回归实验吗？
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1.利用UKB数据库中的蛋白组数据鉴定与骨质疏松症相关的血浆蛋白；
2.利用MR分析血浆蛋白与骨质疏松症的因果关系，队列观察性分析与遗传学分析相结合，证据性更强；
3.利用机器学习探索对骨质疏松症风险具有强预测能力的蛋白，并建立预测模型，提高了文章的临床意义，更便于临床转化；
4.利用WGCNA构建蛋白质模块网络，并分析模块与疾病的关系，进行中介分析。
文章使用了多种分析方法进行多维度分析，逻辑严谨，增加了研究结果的可靠性，同时也提高了文章的创新性！正是这种新思路的应用突破了内卷形势，拿下了11.4分，走联合思路的发展趋势已经非常明显了，赶紧用起来吧，新思路早用早发高分，晚了又是一波新的内卷！机器学习这么火，想自学的朋友可以跟着线上视频课学习哦，点击文末链接即可听课~想走联合思路发高分的朋友，一定要好好设计研究思路，要逻辑严谨并且要贴近临床，当然如果自己不会设计复杂思路也可以滴滴小记者，背靠坚实团队，服务一步到位！
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题目：血浆蛋白质组图谱揭示与骨质疏松症相关的蛋白质和三种特征模式:一项前瞻性队列研究
杂志：Journal of Advanced Research（IF=11.4）
发表日期：2024年10月
公众号回复“999”领取原文PDF，文献编号：241106
研究背景
探索与骨质疏松症相关的血浆蛋白可以提供对其病理发展的见解，识别用于筛查高危人群的新生物标志物，并促进有效治疗靶点的发现。该研究旨在鉴定与骨质疏松症相关的潜在蛋白，并从蛋白质组学的角度探索其潜在机制。
研究思路
该研究包括英国生物银行(UKB)的42325名无骨质疏松症的参与者，其中1477人在随访期间患有骨质疏松症。作者使用Cox回归分析鉴定与骨质疏松症相关的血浆蛋白，然后利用孟德尔随机化分析来检测血浆蛋白和骨质疏松症之间的因果联系。利用机器学习来探索对骨质疏松症风险具有强预测能力的蛋白质，并建立预测模型。利用WGCNA根据蛋白质共表达模式构建蛋白质模块网络，分析骨质疏松症危险因素、蛋白质模块和骨质疏松症之间的关系，并分析蛋白质模块的中介作用。
图1：研究设计图
主要结果
1. 参与者基线特征
该研究包括来自英国生物银行的42，325名参与者(53.4 %为女性)，平均年龄为56.71岁。在平均13.7年的随访中，记录了1477例(3.49 %)新的骨质疏松症病例。基线特征分析显示，年龄、性别、教育、身体质量指数、体力活动、饮酒、高血压史和癌症史在正常组和骨质疏松组之间显示出统计学上的显著差异（表1）。
表1：研究参与者的基线特征
2. 鉴定与骨质疏松症相关的蛋白质
Cox回归分析发现，在分析的2919种血浆蛋白中，205种蛋白显示出与模型1中的骨质疏松症显著相关，在模型2中134种蛋白质仍然与骨质疏松症显著相关。在所有模型中， SOST、ADIPOQ、CKB、GDF15和IGFBP2显示出与骨质疏松症最显著的相关性。作者又探索了134种蛋白质和不同部位骨密度(BMD) T值之间的纵向联系，发现12种蛋白与股骨颈、腰椎和全身的BMD T评分显著相关（图2）。
图2：血浆蛋白与骨质疏松症和骨密度的前瞻性关联
3. 血浆蛋白与骨质疏松症之间的因果关系
采用双样本孟德尔随机化分析欧洲人群血浆蛋白和骨质疏松症之间的因果关系。结果显示，共17种与疾病相关，其中11种蛋白显示与骨质疏松症显著相关，而6种蛋白显示提示性相关，来自肿瘤坏死因子(TNF)家族的四种蛋白质与骨质疏松症显著相关，TNFRSF9在所有方法中均表现出显著相关性（图3）。
图3：双样本孟德尔随机化分析
4. 机器学习识别具有显著预测能力的蛋白质
利用LightGBM模型识别骨质疏松症血清蛋白质组特征，根据与骨质疏松症相关的134种蛋白质在预测模型中的重要性对它们进行排序，选择了前10种蛋白质作为骨质疏松症的重要预测因子，并使用SHAP图对这些选择的蛋白质进行了可视化。SHAP图表明，FSHB和SOST在骨质疏松症患者中范围最广，突出了它们强大的预测能力。然后利用选择的10个蛋白质建立预测模型，AUC值显示了其与传统因子模型相比的优异性能（图4）。（ps：生信分析离不了服务器，小记者这里提供服务器租赁服务，新朋友可免费试用，双11活动进行时，欢迎来询~）
图4：机器学习识别具有显著预测能力的蛋白质
5. WGCNA构建蛋白质模块网络
利用WGCNA在134种蛋白质中根据蛋白质共表达模式确定了三种不同的蛋白质模块，通路富集分析发现这些模块分别与免疫、脂质代谢和卵泡刺激素(FSH)信号通路相关。此外，还确定了每个模块中的中枢蛋白（图5）。
图5：蛋白质网络模块的构建和功能表征
6. 骨质疏松症危险因素、蛋白质模块和骨质疏松症之间的关系
首先采用Cox回归和限制性三次样条来研究蛋白质模块和骨质疏松风险之间的关系。结果显示，在完全调整的模型中，免疫模块，脂质代谢模块和FHS模块都与骨质疏松症风险增加有关。限制性三次样条分析显示脂质代谢和FSH模块没有显著的非线性，而免疫模块表现出显著的非线性。然后采用线性回归进行关联分析，从生活方式、饮食、遗传和女性特有因素四个方面筛选出与骨质疏松症相关的危险因素。最后利用中介分析来评估蛋白模块对骨质疏松症风险因素关联的潜在中介作用（图6）。
图6：骨质疏松症危险因素、蛋白质模块和骨质疏松症之间的关系
小结
这么新的联合发文思路，真的是不得不看啊！UKB数据库进行前瞻性队列分析，孟德尔随机化进行遗传学分析，机器学习筛选预测蛋白提高临床应用价值，最后蛋白网络分析和中介分析更进一步增加研究结果的可靠性，整个看下来，逻辑是真严谨啊，果然是个好文章，发到11分+名副其实！看完这个思路该干啥不用小记者多说了吧！学起来，用起来，发他个几篇高分！如果你也想复现这种联合思路，但搞不定复杂思路设计和分析，欢迎联系小记者！专业团队为你保驾护航，1V1定制创新思路~另外，想自学机器学习分析的宝子也可以看看新上线的视频课，随到随学，点击链接即可听课！
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