最近，有粉絲跑來問小云，難道不分析熱點方向就發(fā)不了高分文章了嗎？那當然不是！小云思考了半秒，覺得經常分享熱點思路，好像是會給大家這種錯覺。

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小云今天就給你們看點不一樣的思路，這篇文章有幾大亮點：

（1）?切入點：選擇了與所研究的疾病更密切相關的臨床問題--凝血為切入點；

（2）?數據豐富：通過不同分組的疾病數據集從多角度分析臨床問題。

（3）?邏輯清楚：分析層層推進，相互佐證緊密結合，而不是單純的堆積數據量。

具體怎么分析的，快和小云一起來看看吧。

文章題目：肝細胞癌中凝血相關基因的免疫浸潤及臨床意義分析

發(fā)表雜志：?Briefings in bioinformatics

影響因子：IF=13.994

發(fā)表時間：2022年7月

數據信息

研究思路

從KEGG數據庫中下載凝血途徑，將肝細胞癌(HCC)患者分為兩種與凝血相關的亞型。分析兩種凝血相關亞型之間的免疫特征和預后分層。建立凝血相關風險評分預后模型，用于風險分層、預后預測和免疫治療等的分析。

主要研究結果

1.?凝血因子相關基因（CRGs）的基因組特征分析

體細胞拷貝數變異（SCNA）是肝細胞癌（HCC）中CRGs調控異常的主要原因，并可能導致預后不良。

2.?HCC中凝血亞型的鑒定和分析

基于CRGs的表達水平，采用無監(jiān)督聚類法確定了兩種不同的聚類（cluster1和cluster2）。PCA分析顯示所有患者大致可以分為兩部分，證實了兩種差異顯著的亞型。

接下來就是針對兩種亞型的分析內容：

3.?基于凝血相關signature構建凝血相關風險評分(CRRS)

利用LASSO Cox回歸分析從300個CRGs中篩選出最佳預后特征?；?1個凝血相關特征構建凝血相關風險評分(CRRS)模型。在TCGA、ICGC和GSE14520三個不同的數據集中，聯合模型的ROC曲線證明模型的預后預測效率最好。

基于風險評分的中位值將患者分析高風險組和低風險組，接下來就是基于不同風險組進行分析：

總結

看完的整篇文章是不是覺得某類基因的signature、疾病分型、風險評分等分析都很常見？但就是因為選擇了與肝癌密切相關的凝血作為切入點，再利用豐富的數據集進行分析，使整個分析更有針對性和臨床價值。如果你也想做另辟蹊徑、獨樹一幟的生信分析思路，快來咨詢小云吧！沒準你研究和關注的臨床問題也能輕輕松松的發(fā)高分文章呢！如果您想設計凝血或者其他方向的生信分析思路，但是時間和精力有限，小云可以提供如下服務：免費評估服務、付費設計服務、定制化生信分析等。超多個性化、創(chuàng)新性高的分析思路供你選擇！別忘了還有精品培訓課程《腫瘤微環(huán)境和免疫治療課題思路介紹及熱點方向分析專題會議》，歡迎咨詢小云哦！