这是一篇在2024年3月21日发表在Cell & Bioscience [IF: 6.1]杂志上的文章《Revealing the role of SPP1+ macrophages in glioma prognosis and therapeutic targeting by investigating tumor-associated macrophage landscape in grade 2 and 3 gliomas》（DOI: 10.1186/s13578-024-01218-4）。
先简单描述这篇文章的基本研究思路
1. 提出研究问题和假设：
胶质瘤是一种常见的脑部肿瘤，患者的预后差，主要由于其复杂的肿瘤微环境（TME）能够抑制免疫系统的正常功能。然而，现有的治疗方式，包括手术、化疗和放疗，均未能有效地激活患者的免疫系统。文章的起点是对TME的深入理解，尤其是肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）在肿瘤免疫抑制中的作用。假设某些TAM亚型，如SPP1+巨噬细胞，可能是导致免疫逃逸的关键角色，并可能为未来的靶向治疗提供基础。
2. 单细胞RNA测序（scRNA-seq）的数据获取与处理：
研究利用了单细胞RNA测序技术（scRNA-seq），分析二级和三级胶质瘤患者的肿瘤样本。通过这种技术，研究人员能够高分辨率地分析肿瘤微环境中每个细胞的基因表达，从而揭示细胞异质性。具体的步骤如下：
样本获取与质量控制：从二级和三级胶质瘤样本中分离出单个细胞，去除低质量细胞（如RNA含量少或基因表达异常的细胞），确保数据准确。
数据降维与聚类分析：利用常见的降维算法（如UMAP）将高维的基因表达数据进行简化和可视化，并通过聚类分析将细胞分成不同的群体，以便进一步分析细胞类型和状态。
3. 识别TAM亚型并分析其功能：
通过数据聚类，研究人员发现了三种主要的TAM亚型：TAM-CCL3、TAM-AIF1和TAM-SPP1。每种亚型都具有独特的基因表达特征：
TAM-CCL3：这类巨噬细胞富含炎症相关的基因，参与抗肿瘤免疫反应。
TAM-AIF1：表现出与神经胶质细胞相关的基因，可能是驻留在脑部的原生巨噬细胞。
TAM-SPP1：被发现高度表达SPP1（编码骨桥蛋白），并与胶质瘤的免疫抑制环境密切相关。该亚型的巨噬细胞与肿瘤细胞和免疫细胞的相互作用可能导致免疫逃逸。
4. 细胞间通讯网络分析：
接下来，研究通过“细胞通讯网络”（cell-cell communication network）来探讨不同细胞群体之间的相互作用，特别是TAMs与T细胞之间的关系。通过分析，研究人员发现SPP1+巨噬细胞通过SPP1-CD44信号通路与T细胞发生相互作用，这种信号通路抑制了T细胞的活性，导致T细胞功能失调。这一发现提示了SPP1+巨噬细胞可能是免疫逃逸的核心调控者。
5. EGFR扩增与SPP1+巨噬细胞的关联：
为了进一步验证TME中免疫抑制的遗传基础，研究人员分析了肿瘤细胞中的基因变异情况。结果表明，EGFR基因扩增与SPP1+巨噬细胞的富集有显著关联。EGFR扩增的肿瘤样本中，SPP1+巨噬细胞的比例明显升高，而患者的生存率显著降低。这表明，EGFR扩增可能通过影响TME中的免疫细胞分布，促进肿瘤免疫逃逸。
6. 构建预后模型：
基于前期的发现，研究人员开发了一个基于四个关键基因的预后模型：APOBEC3C, EMP3, IGF2BP2, TGIF1。这个模型能够通过患者肿瘤样本的基因表达数据，预测其预后和免疫治疗反应。具体步骤包括：
单基因分析：通过对大量患者样本的基因表达进行回归分析，找到与预后相关的关键基因。
多基因模型的构建：利用机器学习算法（如LASSO回归和随机森林）从大量候选基因中筛选出最具预测性的四个基因，进而构建最终的预后模型。
其实看到这，有一定生信基础的小伙伴大概知道了这篇文章其实不难，好好研究一下，我们是不是也可以实现Q2 /IF6.1的文章的复现呢?（小编也在复现中了）
那么这篇文章具体怎么实现呢？
作者团队是提供了原始代码和数据结构的（链接：(https:// github. com/ ws2024/ gliom a2024）
那其实，有了这些基本的东西以后，我们可以根据这些代码和数据结构将自己研究方向的数据进行可视化，这给思路枯竭的我们减轻了不小的压力。
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