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1. 该研究专注于线粒体相关基因在肺腺癌（LUAD）中的作用和预后价值，在LUAD的背景下，这是一个相对较新的研究领域！该研究聚焦国自然热点方向，入眼即创新！线粒体参与能量代谢、细胞凋亡和氧化应激调节等，那么你的课题能否结合此主题呢？没有思路的朋友，就来滴滴老方~
2. 该研究整合了转录组学和单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，提供了肺腺癌（LUAD）的全面分子景观！公共数据挖掘潜力巨大、研究价值广阔，而且还能省时省力省钱！这种方法大家可以多多利用！
3. 该研究利用机器学习算法开发了一种新的预后模型（AIDPS），并在多个独立数据集中验证了其准确性和稳定性。
PS：想发表纯生信高分文章，离不开创新选题与思路！该研究“线粒体+多组学+机器学习+孟德尔随机化”的设计可以好好利用起来！不会复现，或者想要其他创新思路？那就快来Call老方~
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题目：全面的多组学分析揭示了肺腺癌预后和个性化治疗的线粒体基因特征
杂志：Journal of Translational Medicine
影响因子：6.1
发表时间：2024年10月
公众号后台回复“666”领取原文PDF，文献编号：20241105
研究背景
研究思路
主要结果
1. LUAD单细胞表达图谱
通过单细胞分析确定了31个不同的细胞簇；根据标记基因将这些细胞簇标注为8种不同的细胞类型；比较正常和肿瘤样本的细胞类型组成，发现肿瘤组织中T细胞和B细胞的比例较高，而正常组织中内皮细胞、NK细胞和骨髓细胞的比例相对较高（图1）。
图1 LUAD单细胞分类结果
2. AIDPS的构建和验证
通过单变量Cox回归分析鉴定了220个线粒体相关预后基因；基于这些基因的表达谱将TCGA-LUAD队列分为C1、C2簇；通过Kaplan-Meier生存分析显示，C2簇的患者总体生存率（OS）显著低于C1簇（图2）。通过机器学习算法开发了一个基于线粒体基因的预后风险模型——AIDPS，通过受试者工作特征曲线（ROC）分析证实了AIDPS模型的稳定性和可靠性。
图2 线粒体相关预后基因集结果的一致性聚类分析和获取
3. 高危组和低危组化疗和免疫治疗预测反应分析
通过药物敏感性分析显示，高危组的化疗药物Bortezomib_1191， Docetaxel_1007， Sepantronium broide_1941和Vinblastine_1004半数抑制浓度（IC50）值显著低于低危组；通过肿瘤免疫功能障碍和排除（TIDE）算法分析显示，高危组的TIDE评分显著高于低危组；通过生存分析显示，高危无反应组的预后明显差于高危有反应组、低危无反应组和低危有反应组（图3）。
图3 高危人群免疫治疗/化疗反应预测分析结果
4. GWAS数据分析和MR分析
通过对肺癌全基因组关联研究（GWAS）数据分析显示，22条染色体上有多个显著的SNP位点，其中最显著的位点位于2号染色体上。通过基因共定位分析，确定了两个预后相关基因CDKN3和MYO1E。通过孟德尔随机化（MR）分析显示，未发现间质性肺病（ebi-a-GCST90018643）和肺癌（ukb-a-54）之间存在显著关联，而rs1794002和rs244320等SNP位点与这两种情况都有显著的相关性（图4）。
图4 遗传关联和MR分析结果
文章小结
该研究全面分析了线粒体相关基因在肺腺癌（LUAD）中的作用和预后意义，通过整合了包括转录组学和单细胞RNA测序在内的多组学数据确定了与疾病进展相关的关键线粒体基因，通过机器学习算法开发的人工智能预后特征（AIDPS）模型为预测患者预后和制定个性化治疗策略提供了一个很有前景的工具。该文紧跟国自然热点（线粒体），利用多组学数据和机器学习整合分析，纯生信拿下6分+SCI！想复现思路的朋友，快快行动起来！有困难的朋友，记得找老方唠唠~更多创新思路等着你！
老方有话说
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