自己關(guān)注疾病的鐵死亡、銅死亡生信SCI已經(jīng)發(fā)表過啦？想看看有沒有潛在的細胞死亡新熱點、新思路？想在細胞死亡方向發(fā)高分生信文章？那你可找對人了！小云可是找生信新方向、新思路的小能手，看我的公眾號準沒錯

高分生信，如果想發(fā)10分+，只用單一細胞死亡方向難度就比較大了（不過如果是剛提出的特別新的方向，也有可能直接沖擊10分+哦）既然單一細胞死亡方向比較難，那我們就換個思路一個不行就兩個，兩個不行就一群，利用多方向、多熱點聯(lián)合沖擊高分那這個方法到底可不可行呢？

實踐出真知啊，1篇剛發(fā)表的13分+生信文章直接證明其可行性！利用12種細胞死亡模式基因建立預(yù)后模型，再利用一點單細胞數(shù)據(jù)淺淺分析下腫瘤微環(huán)境，最后加上藥敏性分析，13分+純生信文章直接搞定，性價比是真的高！?

研究背景

術(shù)后進展和化療耐藥是三陰性乳腺癌(TNBC)患者治療失敗的主要原因。目前，對于術(shù)后TNBC患者的進展和藥物敏感性缺乏理想的預(yù)測模型。不同的程序性細胞死亡(PCD)模式在腫瘤進展中起重要作用，這有可能成為術(shù)后TNBC的預(yù)后和藥物敏感性指標。

數(shù)據(jù)來源

研究流程

PCD相關(guān)基因收集自GSEA基因集、KEGG、綜述文章和個人整理數(shù)據(jù)，共包含12個PCD模式的1078個串聯(lián)調(diào)節(jié)基因。在TCGA-BRCA隊列中進行PCD相關(guān)基因表達和變異水平的鑒定。利用機器學習算法建立了具有12個基因特征的細胞死亡指數(shù)(CDI)，并在五個獨立的數(shù)據(jù)集中驗證其對生存預(yù)后的預(yù)測性能。通過將CDI與臨床特征相結(jié)合，構(gòu)建了具有高預(yù)測性能的列線圖。通過bulk和單細胞數(shù)據(jù)綜合分析CDI與免疫檢查點基因和關(guān)鍵腫瘤微環(huán)境成分的相關(guān)性。最后評估了CDI預(yù)測藥敏性和免疫治療反應(yīng)的有效性。

文章小結(jié)

這篇文章的分析內(nèi)容比較豐富，數(shù)據(jù)量較大，但整體思路還是沒有脫離之前鐵死亡、銅死亡的套路，也就是說文章最大的亮點還是在于整合了12種細胞死亡模式基因構(gòu)建模型，直接就打造出了1篇13分+的純生信文章，性價比很高啊。并且這種將多種細胞死亡整合分析的生信文章還比較少，也就是說讓你去發(fā)揮的空間相當大喲，利用這篇文章搜集到的PCD基因集合，換個癌種能完美復(fù)現(xiàn)啦！在這個生信內(nèi)卷的大環(huán)境下，發(fā)高分的機會稍縱即逝，抓住機會及時變現(xiàn)成文章才是王道，看到就不要錯過啦！