要说最近生信圈最火的明星方向，那肯定是非“乳酸化”莫属了！
其实它不仅是生信顶流，还是今年国自然中标超100项的大热门，不论是生信还是实验文章，只要祭出“乳酸化”这个杀手锏，高分就滚滚而来！
股市有句话说：站在风口，猪都能飞！所以说，看着乳酸化这么火，不蹭一波热度赶紧发篇生信，都觉得血亏！
乳酸化能做的思路有很多，但发文最快的还是“简单纯生信或干湿结合类”，生信和实验部分都很简单，周期短，费用低，非常适合对分数要求不太高就想赶紧发一篇的朋友！
下面就看个文章实例~
1. 高热度选题：乳酸化修饰方向的热度很高，但整体发文量不多，发文空间较大，有热度有新颖性，选它就对了！再联合上缺氧，创新性up up！
2. 升级思路：机器学习+单细胞分析这两大提分利器一出手，分析水平又拔高一截。最后加点简单实验，干湿结合让审稿人挑不出毛病，1个多月就接受了！
选题热+思路强，具备这两点，生信文章那就是轻松易得！趁着乳酸化生信文章还没井喷，赶紧入手！什么？机器学习和单细胞分析的难度有些大？快来联系大麦，专业生信团队，提供个性化思路设计和生信分析服务，十年经验，值得信任！
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题目：通过整合多机器学习和单细胞分析建立和验证一个连接缺氧和乳酸化的新基因标记，用于预测胰腺导管腺癌患者的预后和免疫治疗
杂志：International Journal of Molecular Sciences（IF=4.9）
研究背景
胰腺导管腺癌(PDAC)是最可怕和最致命的恶性肿瘤之一。在肿瘤微环境中，癌细胞已经获得了通过代谢重构响应缺氧而保持不断扩张和增加增殖的能力，导致肿瘤周围环境中乳酸盐水平升高。然而，在PDAC，专门调查缺氧和乳酸代谢相关乳酸化之间关系的研究有限。
研究思路
主要结果
1. PDAC预后缺氧和乳酸化相关基因及其遗传变异的鉴定
将PDAC差异基因与缺氧和乳酸化相关基因（HALRGs）取交集获得87个基因。随后进行单变量Cox回归分析，确定31个预后缺氧和乳酸化相关基因，生存分析显示出其显著的预后能力，突变分析显示31个预后基因以4.05%的频率发生突变（图1）。
图1：预后缺氧和乳酸化相关基因(HALRGs)和突变景观的鉴定
2. 预后因子泛癌分析
首先，利用GSCA估计了33种癌症类型中基于31种基因的GSVA评分与存活率，并比较存活率差异。随后研究了GSVA评分和泛癌中癌症相关通路活性之间的联系。最后分析了基因表达和前30种GDSC和CTRP药物反应性之间的关系（图2）。
图2：预后缺氧和乳酸化相关基因的泛癌分析
3. 分型分析
基于31个HALRGs的基因表达进行了一致性聚类分析以对PDAC样本进行分类，确定了两种预后相关的HALRAGs亚型，比较两组间的生存差异 。对两组间进行差异基因分析，并针对差异基因进行GO和KEGG功能富集分析（图3）。
图3：分型分析
4. PDAC缺氧和乳酸化相关预后模型的构建和验证
基于31个HALRGs的基因，采用了三种机器学习算法(LASSO、XGBoost和random forest)来筛选中枢基因，取交集后得到了8个基因，用于建立预后模型。随后，进行高低风险组间生存分析和预测性能评估（图4）。此外，在验证队列中验证模型预测性能，结合临床参数构建一个列线图并评估其预测性能（图5）。
图4：PDAC缺氧和乳酸化相关预后模型的构建
图5：预后模型的验证和列线图的构建
5. 免疫分析和药敏性分析
首先使用多种免疫算法来评估风险分值和免疫细胞丰度之间的相关性。然后分析低风险和高风险群体中免疫疗法反应的差异，分析模型基因与免疫逃避相关基因的相关性。最后进行低风险组和高风险组之间的化疗敏感性分析（图6）。
图6：免疫分析和药敏性分析
6. CERES评分和scRNA-Seq分析的特征基因特征
在43个PDAC细胞系中计算了CERES分数以识别出模型中最重要的基因，发现CENPA基因得分最低，为最重要基因。随后使用GSE197177数据集进行了单细胞分析，鉴定细胞亚型并分析模型基因在细胞亚型中的表达。基于模型基因计算样本风险评分，分析高分组和低分组之间不同的关键信号传导途径，以及高分组和低分组之间细胞间通讯网络的差异（图7）。（ps：单细胞数据处理量很大，自己跑可太慢了，强烈推荐用服务器啊！大麦这里就提供服务器租赁服务，共享/独享皆可，新朋友还可免费试用，双11活动力度很大，欢迎咨询~）
图7：CERES评分和scRNA-Seq分析的特征基因特征
6. CENPA基因验证和潜在药物分析
在公共数据库和临床样本中验证CENPA基因的表达，利用CCK8、集落形成、transwell和伤口愈合实验研究CENPA对PDAC细胞的增殖和迁移的影响（图8）。此外，从公共数据库中识别与CENPA相关的潜在的抗肿瘤药物，得到2个药物并利用分子对接分析其结合作用（图9）。
图8：基因验证
图9：潜在抗肿瘤药物分析和分子对接
小结
这篇文章算是很简单了吧，比较常规的分析路子，但选题上有乳酸化修饰和缺氧的热度，分析上又有机器学习和单细胞的提分作用，所以文章的发表速度很快。乳酸化修饰有国自然和各路顶刊文章的加持，火热程度有目共睹，这可是个超棒的发文方向，生信千万别错过！ps：如果你对乳酸化修饰分析感兴趣想复现或个性化定制思路的朋友，欢迎直接联系大麦，复杂分析搞不定也可以找大麦来帮忙，专业团队为你量身打造最佳创新思路，助力你的科研之路走的又快又好~
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