你知道雙硫死亡已經(jīng)完成幾篇生信文章了嗎？

都用的哪些分析思路？

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2023年2月份提出了雙硫死亡這一新型的細(xì)胞死亡類型，關(guān)于雙硫死亡的內(nèi)容大家應(yīng)該都有所了解了，在這就不再贅述。

小云今天既不談分子機(jī)制，也不講分析套路，就帶大家一起來看看三個月的時間，到底出了多少文章。

目前包括預(yù)印本在內(nèi)，一共10篇。其中已經(jīng)發(fā)表的1篇，預(yù)印本9篇，其中6篇處于under review。涉及的癌型包括膀胱癌、結(jié)腸癌、胃癌、肝癌、頭頸部鱗狀細(xì)胞癌、肺腺癌、甲狀腺癌、腎透明細(xì)胞癌、前列腺癌。文章思路涉及疾病分型、預(yù)后模型、單基因分析和lncRNA。預(yù)期影響因子范圍在3.307?~6.429之間。

已發(fā)表的這篇文章，小云已經(jīng)簡單介紹過了，感興趣的小伙伴可以點(diǎn)擊文末鏈接觀看~

（不知道如何設(shè)計分析思路的可以咨詢小云哦，多種個性化分析思路等你來選~）

接下來小云將為大家逐一解析另外9篇預(yù)印版文章。如果里面有你關(guān)注的疾病方向，還想做雙硫死亡方向的生信分析，要注意避免撞車哦！

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文章詳解：

1. 題目：一種與結(jié)腸腺癌預(yù)后相關(guān)的雙硫死亡基因的鑒定

1)?影響因子: 4.996 (3區(qū)Q2)

2)?中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院

3)?所用的雙硫死亡基因：105個基因

4)?主要內(nèi)容：（純生信，預(yù)后模型思路）

分析公共數(shù)據(jù)庫中結(jié)腸腺癌(COAD)患者的mRNA表達(dá)數(shù)據(jù)和臨床信息。使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇4個雙硫死亡的關(guān)鍵基因并構(gòu)建signature。這些基因可以預(yù)測COAD患者的預(yù)后，還發(fā)現(xiàn)這些基因影響COAD患者的腫瘤微環(huán)境(TME)、藥物敏感性和免疫微環(huán)境。

沒有實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在HPA數(shù)據(jù)庫中檢索腫瘤組織中TRIP6和MYH3的免疫組化染色數(shù)據(jù)，觀察到所分析的腫瘤組織中這些基因的蛋白表達(dá)較高。

2.?題目：肝細(xì)胞癌的雙硫死亡分型與臨床預(yù)后及免疫狀況的關(guān)系

1)?安徽省第二人民醫(yī)院

2)?所用的雙硫死亡基因：15個基因?(FLNA, FLNB, MYH9, TLN1, ACTB, MYL6, MYH10, CAPZB, DSTN, IQGAP1, ACTN4, PDLIM1,CD2AP, INF2, SLC7A11)

3)?主要內(nèi)容：（純生信，預(yù)后模型+疾病分型思路）

基于雙硫死亡模型建立風(fēng)險評分模型，分析風(fēng)險評分在臨床預(yù)后、免疫細(xì)胞浸潤、藥物敏感性和免疫治療反應(yīng)中的作用。根據(jù)15個雙硫死亡相關(guān)基因(DRGs)的轉(zhuǎn)錄譜構(gòu)建了雙硫死亡亞型。根據(jù)雙硫死亡風(fēng)險評分定義為高風(fēng)險組(HRG)和低風(fēng)險組(LRG)。通過免疫表型評分(IPS)、腫瘤預(yù)測、腫瘤免疫功能障礙和排斥反應(yīng)(TIDE)計算藥物敏感性和免疫治療反應(yīng)。采用RT-qPCR法檢測10對HCC及其相鄰正常組織中雙硫死亡預(yù)后基因mRNA表達(dá)水平。HPA數(shù)據(jù)庫分析關(guān)鍵蛋白的表達(dá)。

（ps：藥敏性分析和免疫浸潤分析等可以用小云新開發(fā)的零代碼生信分析小工具實(shí)現(xiàn)，云生信分析工具平臺包含超多零代碼分析和繪圖小工具，上傳數(shù)據(jù)一鍵出圖，感興趣的小伙伴歡迎來嘗試喲，網(wǎng)址：http://www.biocloudservice.com/home.html?）。

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3. 探討頭頸部鱗狀細(xì)胞癌中雙硫死亡相關(guān)基因的特征及功能意義

1)?臺州市中心醫(yī)院

2)?所用的雙硫死亡基因：77個

3)?主要內(nèi)容：（生信+簡單驗(yàn)證，預(yù)后模型+疾病分型思路，應(yīng)用單細(xì)胞數(shù)據(jù)和空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)等多組學(xué)分析）

通過分析bulk RNA序列數(shù)據(jù)，對腫瘤微環(huán)境(TME)中細(xì)胞的相對組成、突變景觀、lasso回歸分析和預(yù)測臨床結(jié)果進(jìn)行分析。采用qRT-PCR驗(yàn)證HNSCC組織中預(yù)后模型基因的表達(dá)。此外，通過Seurat、CopyKAT和monocle2分析單細(xì)胞序列數(shù)據(jù)(scRNA)，揭示雙硫死亡相關(guān)基因的表達(dá)特征。此外，通過STUtility、SpaCET和SPATA2明確了空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中每個細(xì)胞亞組的空間分布特征以及癌癥相關(guān)成纖維細(xì)胞(CAFs)的功能意義。

4. 通過多組學(xué)分析鑒定和驗(yàn)證肺腺癌的雙硫死亡模式和腫瘤微環(huán)境浸潤特征

1)?影響因子: 3.32 (3區(qū)Q3)

2)?天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院

3)?所用雙硫死亡基因：8個（SLC7A11、SLC3A2、PSMD2、NCKAP1、CYFIP1、WASF2、ABI2、BRK1）

4)?主要內(nèi)容：（生信+簡單驗(yàn)證，疾病分型+預(yù)后模型思路，多組學(xué)分析）

分析雙硫死亡調(diào)節(jié)因子的表達(dá)譜和遺傳變異特征，并確定了它們與癌癥患者預(yù)后的相關(guān)性。通過qRT-PCR驗(yàn)證SLC7A11和SLC3A2 mRNA的表達(dá)水平。識別兩種不同的雙硫死亡模式，高雙硫死亡模式(HDPS)和低雙硫死亡模式(LDPS)，使用多組學(xué)數(shù)據(jù)（單細(xì)胞數(shù)據(jù)、DNA甲基化等）進(jìn)行分析。單樣本基因集富集分析(ssGSEA)用于鑒定幾種信號通路的富集部分。采用TIMER、CIBERSORT、QUANTISEQ、MCPCOUNTER、XCELL、EPIC、SVR和LSEI等算法比較亞組間的免疫細(xì)胞浸潤。藥敏性分析和突變分析。采用RSFVH算法確定8個雙硫死亡相關(guān)基因特征，構(gòu)建風(fēng)險評分模型，將患者分為高風(fēng)險組和低風(fēng)險組，并進(jìn)行TCGA隊列驗(yàn)證。

5. 鑒別一種獨(dú)特的關(guān)于甲狀腺癌預(yù)后和免疫景觀的雙硫死亡分類，并提供治療策略

1)?影響因子: 4.322 (3區(qū)Q2)

2)?沭陽縣中醫(yī)院

3)?所用雙硫死亡基因：24個

4)?主要內(nèi)容：（純生信，疾病分型和預(yù)后模型思路，bulk?RNA數(shù)據(jù)+單細(xì)胞分析）

利用24個與雙硫死亡相關(guān)的基因進(jìn)行疾病分型和預(yù)后模型。從TCGA數(shù)據(jù)庫中獲取了甲狀腺癌患者的基因表達(dá)譜、體細(xì)胞突變信息、拷貝數(shù)變異數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的臨床數(shù)據(jù)。從GEO數(shù)據(jù)庫中獲得單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)GSE184362進(jìn)行進(jìn)一步分析。

6. 基于雙硫死亡相關(guān)lncRNAs的胃癌預(yù)后風(fēng)險模型構(gòu)建及免疫景觀分析

1)?影響因子: 3.622 (3區(qū)Q2)

2)?安徽醫(yī)科大學(xué)第三附屬醫(yī)院(合肥市第一人民醫(yī)院)

3)?所用雙硫死亡基因：13個

4)?主要內(nèi)容：（純生信，lncRNA預(yù)后模型思路）

從TCGA下載胃癌患者的RNA測序數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)和基因突變數(shù)據(jù)。通過Pearson相關(guān)分析篩選13個雙硫死亡基因相關(guān)的lncRNAs。首先，將TCGA數(shù)據(jù)隨機(jī)分配到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。然后，利用單變量和多變量Cox回歸模型以及最小絕對收縮和選擇算子(LASSO)在訓(xùn)練集中建立預(yù)測風(fēng)險模型。通過驗(yàn)證集和整個集的受試者工作特征(ROC)曲線和一致性指數(shù)(C-index)對模型的預(yù)測值進(jìn)行驗(yàn)證。采用單因素和多因素Cox回歸分析、nomogram和臨床病理特征的相關(guān)性分析來證實(shí)預(yù)后風(fēng)險模型的臨床實(shí)用性。最后，我們進(jìn)一步采用腫瘤突變負(fù)荷(TMB)和腫瘤免疫功能障礙與排斥(TIDE)評分來評價免疫治療的有效性，并分析相關(guān)藥物的敏感性。

7. 5個雙硫死亡相關(guān)lncRNA特征用于預(yù)測腎透明細(xì)胞癌預(yù)后和免疫活性

1)?濱?？h人民醫(yī)院

2)?所用雙硫死亡相關(guān)基因：10個

3)?主要內(nèi)容：（生信+簡單驗(yàn)證，lncRNA預(yù)后模型思路）

RNA-seq及相關(guān)臨床數(shù)據(jù)來自TCGA數(shù)據(jù)庫。采用Pearson相關(guān)分析篩選雙硫死亡相關(guān)的lncRNAs（DRlncRNAs）。單因素Cox回歸、lasso算法和多因素Cox回歸分析鑒定出DRlncRNAs并建立預(yù)后模型。評估模型可靠性的多種方法。此外，對模型進(jìn)行基因集富集分析(GSEA)、免疫浸潤分析、體細(xì)胞突變分析和藥物預(yù)測。qRT-PCR鑒定了DRlncRNAs在細(xì)胞系內(nèi)的表達(dá)。

8. NCKAP1在前列腺癌中的臨床價值及潛在機(jī)制的生物信息學(xué)分析

1)?影響因子: 3.307 (4區(qū)Q2)

2)?三峽大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院

3)?所用雙硫死亡相關(guān)基因：1個（NCKAP1）?

4)?主要內(nèi)容：（純生信，單基因分析思路）

基于TCGA數(shù)據(jù)，通過WGCNA篩選NCKAP1相關(guān)基因，并通過多組學(xué)分析探討NCKAP1在前列腺癌(PRAD)中的臨床價值和潛在機(jī)制。利用CIBERSORT和ESTIMATE計算來自TCGA數(shù)據(jù)庫的481例PRAD患者的腫瘤浸潤免疫細(xì)胞(TIC)比例以及免疫和基質(zhì)成分的數(shù)量。HPA數(shù)據(jù)庫驗(yàn)證蛋白的表達(dá)。

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9. 雙硫死亡相關(guān)的長鏈非編碼RNA標(biāo)記可預(yù)測結(jié)腸癌的預(yù)后、腫瘤微環(huán)境、免疫治療和化療選擇

1)?影響因子: 6.429 (2區(qū)Q2)

2)?熊本大學(xué)醫(yī)學(xué)研究生院和青島大學(xué)附屬醫(yī)院

3)?所用雙硫死亡相關(guān)基因：10個

4)?主要內(nèi)容：（生信+簡單驗(yàn)證，lncRNA預(yù)后模型思路）

從TCGA數(shù)據(jù)庫獲取結(jié)腸腺癌(COAD)樣本的RNA轉(zhuǎn)錄組、臨床信息和突變數(shù)據(jù)。首先通過Spearman相關(guān)分析，對雙硫死亡相關(guān)基因與lncRNAs進(jìn)行共表達(dá)分析，共鑒定出270個雙硫死亡相關(guān)的lncRNAs，并采用Cox回歸篩選預(yù)后lncRNAs，然后進(jìn)行LASSO分析，構(gòu)建風(fēng)險模型。富集分析探索模型相關(guān)差異表達(dá)基因(MADEGs)的潛在生物學(xué)功能和信號傳導(dǎo)。此外，通過分析MADEGs的TIME來評估免疫治療。最后，通過青島大學(xué)附屬醫(yī)院COAD患者標(biāo)本驗(yàn)證lncRNAs的表達(dá)水平。

小云有話說

雙硫死亡的生信還有很多其他的角度可以切入，感興趣可以點(diǎn)擊文末文章鏈接，回顧一下小云之前整理的雙硫死亡8種可做的思路。短短3個月，目前能查到的生信文章已經(jīng)有10篇了，新熱點(diǎn)紅利期千萬不要錯過，想第一波吃螃蟹的生信人抓緊上車?yán)玻。?/span>