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代谢方向那么多，相关的生信思路要怎么玩？
可以通过单细胞数据分析增加创新性！
代谢的研究一直是肿瘤领域的热点方向，众多医学生理学诺贝尔奖都是来自代谢相关研究课题。具体包括糖代谢、脂质代谢、胆固醇代谢、氨基酸代谢、乳酸代谢等等。那这么多代谢方向，选哪个做生信分析比较有创新性呢？可以选择比较新颖的代谢方向，比如今天要分享的“花生四烯酸代谢”~
另外，小云之前分享过的、可以减少分析思路的撞车概率绝招--那就是双代谢分析思路！（感兴趣的可以点击文末的链接~）之前给大家分享的大多数肿瘤方向的代谢分析思路，今天小云特地选择这篇非肿瘤的文章，基于花生四烯酸代谢进行分析，加上单细胞分析助力，直接发表6分+纯生信。赶快来看看吧~
文章题目：花生四烯酸代谢相关基因在骨关节炎诊断和滑膜免疫中的综合分析:基于bulk和单细胞RNA测序数据
发表杂志：Inflammation research.
影响因子：6.986
发表时间：2023年3月
数据信息
研究思路
从OA滑膜相关的三个原始数据集(GSE12021, GSE29746, GSE55235)中获得转录组表达谱，并鉴定OA滑膜中AA代谢途径(AMP)的关键基因。基于所识别的关键基因，构建了OA发病诊断模型并进行了验证。然后，利用CIBERSORT和MCP-counter分析探讨了关键基因表达与免疫相关模块的相关性。利用无监督共识聚类分析和加权相关网络分析(WGCNA)来识别不同的聚类和关键基因。此外，通过单细胞RNA (scRNA)数据分析，阐明了AMP关键基因与免疫细胞的相互作用。
图1.流程图
主要研究结果
1. 筛选OA中花生四烯酸代谢途径(AMP)相关的关键基因并构建列线图
分析OA滑膜相关GEO数据集，发现7个AMP相关基因的表达水平显著上调，6个AMP相关基因下调 (图2A)。
使用随机森林分析和SVM-RFE算法对AMP相关基因的重要性进行排序，两种方法获得的前10个基因取交集得到7个AMP关键基因(图2B)。基于这些关键基因构建nomogram(图2C)构建和ROC(图2D)分析中，探索它们作为OA患者诊断标志物的潜力。ROC、校准曲线(图2E)和DCA分析(图2F)的结果表明，nomogram模型具有良好的预测能力和临床有效性。nomogram模型比单一指定基因的诊断价值更高(图2F)。
图2. 筛选AMP关键基因并构建列线图
2. 分析hub基因的表达与免疫微环境的关系，以及聚类分析
CIBERSORT分析7个关键基因与22种免疫细胞浸润的相关性（图3A），MCP-counter分析与9种免疫相关细胞的关系（图3B），进一步分析关键基因与24种炎症细胞因子的相关性（图3C）。
基于5个关键基因的表达，使用共识聚类分析将OA患者分为3个聚类。其中聚类2老年OA患者较多(图3D)。此外，5个基因在所有聚类中均表现出良好的OA预测能力(图3E)。
图3. 分析hub基因的表达与免疫微环境的关系，以及聚类分析
3. 通过WGCNA鉴定与hub基因相关的关键模块
通过WGCNA确定共表达模块(图4B)。选择与每个聚类最相关的WGCNA模块进行进一步的GO/KEGG富集分析（ps：这块注意作者选择的不是与疾病相关的模块，而是与不同聚类相关的模块哦~）。结果发现聚类1与TNF信号通路负相关(图4C)，聚类2与活性氧(ROC)代谢过程正相关(图4D)，聚类3主要与含胶原的细胞外基质相关(图4E)。
图4. 通过WGCNA鉴定与枢纽基因相关的关键模块
4. 单细胞分析再次表明OA滑膜中AA代谢与免疫的相互作用
对单细胞数据进行分析，使用“RunPCA”函数降维，共识别出9个聚类(图5A)。利用“SingleR”功能进行细胞注释，对五种细胞类型(成纤维细胞、巨噬细胞、B细胞、DC细胞和T细胞)进行了注释和可视化(图5B)。
分析5个AMP关键基因在不同细胞类型中的分布和表达，发现与其他免疫细胞类型相比，hub基因在巨噬细胞中的表达较高（图5C）。采用AUCell分析评估OA细胞AA代谢评分，其中成纤维细胞评分最高，其次是巨噬细胞和B细胞(图5D-E)。对AA代谢评分高组和低组之间的DEGs进行GSEA富集分析，发现DEGs在AA代谢和免疫相关途径中高度富集(图5G, H)。
图5. 单细胞分析
文章小结
这篇文章的亮点就是在非肿瘤疾病中，基于花生四烯酸代谢途径进行了生信分析，包括机器学习筛选诊断基因、免疫浸润、疾病分型等。当然，作者针对关键基因的单细胞数据分析也是提分的亮点。没有实验验证就发到了6分+，说明选对分析方向+巧妙的思路仍然是助力文章发表的神器！
另外，代谢方向那么多，完全可以选择新颖的代谢方向，或者参考多种死亡方式组合分析的思路，将两种甚至多种代谢方向联合分析，既提高了创新性，又避免思路撞车，简直不要太赞~
如果你还苦恼于生信分析没有思路，或者嫌分析方法太过简单、太过老套，想要创新思路的，或者对代谢/单细胞等热点方向感兴趣的小伙伴快来联系小云吧！
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