常規(guī)Bulk RNA測序分析預后模型思路很常見。

但如何靈活加入單細胞測序數(shù)據，為分析思路增加亮點？

不管是壞死性凋亡還是NK細胞都能輕松關聯(lián)！

如果小云問你：分析單細胞測序數(shù)據能得到什么？

你可能多多少少會說出一些，比如了解樣本的異質性、分析細胞亞群、單細胞的差異基因。。。

但如果問：如何能靈活應用單細胞數(shù)據，為整體的分析思路助力呢？

你可能需要思考幾分鐘、幾個小時或者直接放棄思考。。。

沒關系，小云今天通過對比兩篇生信文章給你總結一下：

（1）可以通過單細胞數(shù)據分析出某個細胞亞群的標記基因；

（2）可以將單細胞數(shù)據和WGCNA聯(lián)合篩選關鍵基因；

（3）可以分析關鍵基因的細胞定位。

這兩篇都是單細胞和Bulk RNA測序同時分析，一篇是分析壞死性凋亡相關預后模型，另一篇是分析NK細胞標記基因的預后模型，兩篇都發(fā)表在影響因子為8.786的Frontiers in immunology上。

題目：采用基于公共數(shù)據庫的單細胞測序分析和加權共表達網絡分析構建葡萄膜黑色素瘤壞死性凋亡相關預后模型

發(fā)表時間：2022年2月

題目：通過單細胞和Bulk RNA測序的綜合分析，鑒定和驗證一種基于NK細胞標記基因預測肺腺癌預后和免疫治療反應的新標記

發(fā)表時間：2022年6月

數(shù)據信息

相同點：

兩篇文章都是腫瘤，所以都用到了TCGA中的Bulk RNA測序數(shù)據，以及GEO中的單細胞測序數(shù)據。

不同點：

（1）第一篇中的壞死性凋亡相關基因是從genecard 數(shù)據庫獲得，共571個與壞死性凋亡相關的基因。從中選擇相關評分大于1.0的68個與壞死性凋亡相關的基因進行分析。

（2）第二篇中的NK細胞標記基因是從單細胞RNA測序數(shù)據中分析得到的。

研究思路

相同點：

均基于關鍵基因構建了預后模型，基于預后模型將患者分為2組，分析不同組間的差異基因、功能富集、免疫細胞浸潤、免疫治療效果等。

不同點：

1.第一篇文章利用單細胞數(shù)據和WGCNA聯(lián)合篩選關鍵基因構建預后模型，并利用單細胞數(shù)據分析了關鍵基因的細胞定位

（1）利用單細胞測序數(shù)據集分析細胞聚類，然后結合68個與壞死性凋亡相關基因，分析得到每個細胞中壞死性凋亡基因的百分比。根據壞死性凋亡基因中位數(shù)比例將細胞分為低、高壞死性凋亡細胞。然后分析了兩組之間的差異表達基因。

（2）對TCGA數(shù)據進行WGCNA分析，獲得了與壞死性凋亡表型相關的基因模塊。將單細胞數(shù)據分析獲得的差異表達基因與WGCNA獲得的壞死性凋亡相關基因取交集。再通過單因素COX和LASSO回歸分析獲得與患者預后相關的基因?；?個基因構建預后模型，將患者分為高風險組和低風險組。進行生存分析、免疫微環(huán)境和突變分析等常規(guī)分析。

（3）利用單細胞數(shù)據分析6個關鍵基因的細胞定位。其中ITPA主要在內皮細胞和腫瘤細胞中表達，并利用細胞實驗驗證了ITPA的功能。

2.第二篇文章利用單細胞數(shù)據得到了NK細胞標記基因，再基于NK細胞標記基因構建預后模型（1）基于單細胞數(shù)據分析鑒定出17個細胞簇，并將簇7中的細胞定義為NK細胞。進一步分析獲得NK細胞標記基因。

（2）基于7個NK細胞標記基因構建預后模型

基于NK細胞標記基因，對TCGA數(shù)據進行單因素Cox回歸分析和LASSO Cox回歸分析，篩選出16個NK細胞基因構建預后模型，將患者分為高風險組和低風險組。進行生存分析、免疫微環(huán)境等常規(guī)分析。

總結

所以，單細胞數(shù)據你可以這么用：

（1）可以通過單細胞數(shù)據分析出某個細胞亞群的標記基因，再進行常規(guī)分析；

（2）可以將單細胞數(shù)據和WGCNA聯(lián)合篩選關鍵基因，再進行常規(guī)分析；

（3）可以利用單細胞數(shù)據分析關鍵基因的細胞定位，知道關鍵基因主要在哪一種細胞中表達，就可以有針對性的設計后續(xù)課題思路，探究關鍵基因的生物學功能，分析作為課題思路的基礎。

如果你也想研究壞死性凋亡、免疫細胞或者其他熱點方向，但是苦于沒有好的思路；又或者你還不清楚怎么巧妙運用單細胞數(shù)據給自己的文章增加亮點；亦或是你相中了某篇文獻，想要復現(xiàn)但沒有時間和精力，都可以來找小云幫忙哦！

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