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我研究的疾病不会重点关注代谢，只关注过“代谢相关非脂肪性肝病MASLD”疾病更名那件事，没想到，代谢在哪里都可以成为破题关键。
市面上各种生信分析的实操课程能教给大家处理数据的能力，但面对一个又一个自己看到、导师安排的热点课题，未必能反应过来应该如何入手，或者不明白怎么做才能脱颖而出。
这篇文献讲的就是打好基本功、会在热点里找创新，两者结合完成质的飞跃的科研故事。在热点中找创新，优势之一在于不必在实验验证上多花成本，在投稿优质期刊时也比较有竞争力。这种思路非常适合想利用生信文章逐步升级，升学升职的普通人，可要抓紧看、抓紧学、抓紧做了！
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代谢研究如何破题
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Integrating single-cell RNA-Seq and machine learning to dissect tryptophan metabolism in ulcerative colitis
整合单细胞 RNA-Seq 和机器学习剖析溃疡性结肠炎中的色氨酸代谢
期刊：Journal of Translational Medicine
IF：6.1
发布时间：2024/12/20
技术路线
数据获取和处理：
从GSE214695和GSE125527数据库中获取UC的scRNA-seq数据，并进行质量控制、数据清洗、批次效应去除、细胞类型注释等步骤。
色氨酸代谢评分：
利用AUCell、UCell、singscore、ssGSEA和AddModuleScore等算法评估不同细胞类型中色氨酸代谢相关基因（TrMGs）的表达水平，并进行差异分析。
差异基因表达和功能富集分析：
筛选出与TrMGs表达高度相关的差异表达基因（DEGs），并进行GO富集分析，以揭示潜在的作用机制。
机器学习筛选最优基因：
使用Boruta、LASSO、SVM-RFE、GBM和随机森林等五种机器学习算法筛选出与UC相关的关键特征基因。
GSVA富集分析：
利用GSVA分析不同风险组之间的差异生物学机制。
细胞通讯分析：
使用CellChat分析基因表达数据，探索潜在的细胞通讯网络变化。
伪时间分析：
使用Monocle软件进行伪时间分析，重建细胞发育轨迹，并评估细胞成熟度或发育状态。
验证：
通过分析bulk RNA-seq数据验证筛选出的关键基因，并进行生存分析、细胞通讯和轨迹分析等验证实验。
实验结果
Fig 1 细胞亚群的解释
可以看到作者特意在Fig 1b
展示了批次效应校正结果。
既显示了样品整体的稳定分布，
又证明了自身扎实的基本功。
溃疡性结肠炎（UC）样本比起健康对照（HC）样本，参与免疫反应的细胞类型（如B细胞、T细胞和巨噬细胞）比例显著增加，说明免疫因素在UC发病机制中起到关键作用。
Fig 2 色氨酸代谢相关基因（TrMGs）表达的异质性
色氨酸代谢相关基因在不同细胞类型中
活性具有很大异质性（Fig 2b），
高、低表达的分组就自然完成了。
385个与色氨酸表达显著相关的基因，与78个色氨酸代谢上调基因取交集，共得到22个与色氨酸代谢高度相关的上调基因（Fig 2i）。
Fig 3 基于批量数据的重叠基因交叉分析
富集分析结果显示，scRNA-seq数据与批量数据的21个重叠关键基因，与生物过程密切相关，特别是免疫和炎症反应（Fig 3d）。
Fig 4 使用机器学习鉴定标记基因
使用五种机器学习算法，并对共同选择的标记基因进行交叉分析，确定三个特征基因S100A11、CTSS 和 TUBB（Fig 4f）。三个基因在训练集中的分布和预测效率结果显示，UC组S100A11、CTSS 和 TUBB显著上调，且具有良好的诊断性能，结果在外部验证集中依然有效（Fig 4g-j）。
Fig 5 验证scRNA-seq数据中的CTSS基因
此外，三个基因与48个TrMGs的相关性分析结果显示，CTSS表现出最高的相关性。因此，将样品继续分为CTSS的高低表达组，并使用KEGG数据库进行GSEA富集分析。结果表明，高CTSS表达组的色氨酸代谢途径显著上调（Fig 5g）。
恰当的分组，
有时就是通向高分SCI的敲门砖！
Fig 6 CTSS+巨噬细胞中的细胞通讯和轨迹分析
根据CTSS表达，将UC样本中的巨噬细胞分为CTSS+（1213个细胞）和CTSS-（230个细胞）。CTSS+巨噬细胞显著参与和其他细胞的更多相互作用，特别是与中性粒细胞、内皮细胞和成纤维细胞的相互作用（Fig 6a）。与CTSS-巨噬细胞相比，CTSS+巨噬细胞表现出更高的细胞间通讯总体积（Fig 6c）。CTSS + 巨噬细胞通过 NAMPT - （ITGA5 + ITGB1） 和 NAMPT-INSR 信号通路与内皮细胞通讯。在信号接收方面，内皮细胞、中性粒细胞和 NK 细胞通过 ANXA1-FPR1、NAMPT - （ITGA5 + ITGB1） 和 ANXA1-FPR1 配体受体更频繁地与 CTSS + 巨噬细胞进行通讯（Fig 6d）。伪时序分析显示，CTSS+巨噬细胞主要存在于发育的早期阶段，巨噬细胞中的CTSS表达随着时间的推移逐渐增加，与UC组的分布密切相关。
单细胞+机器学习+代谢，三个重点结合，促成文章在Top期刊的顺利发表。机器学习算法的应用增强了基因选择过程的稳健性，确保鉴定的基因不仅具有统计学意义，而且与 UC 发病机制具有生物学相关性；单细胞的切入角度则有助于个性化治疗的深入发展，结果说明巨噬细胞对UC中的免疫失调和炎症有重大贡献，可作为潜在的治疗靶点。
另外，注意本文是纯公共数据，
这也使得研究团队高度注意数据偏差，
强调多种机器学习算法对稳健性的贡献。
虽然有一定工作量，团队在实验验证上可是0支出！
这甜蜜的烦恼，大家想不想面对呢？
代谢这个重点，有极强的延展性，赋予了代谢相关研究极高的上限。简单说，就是既能及时追热点，又能稳上分。比如，可以联系到国自然基金的宠儿——转录后修饰（PTM），或者深入研究代谢环境。一些疾病的免疫微环境的异质性，也将导致多种结局、具备多种代谢亚型。
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