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小云今天在PubMed里遛彎兒的時候，發(fā)現(xiàn)了個題目看起來普普通通但又好像暗藏乾坤的8分+文章，（ps：整天泡在pubmed里，看文獻就跟逛街一樣了，看到點新鮮東西就兩眼放光，立馬分享出來給小伙伴們看看），5張圖就發(fā)了8分+，打眼一看每張圖都很簡單的樣子，也沒有蹭熱點，所以它怎么做到的，聽小云細細講來~?~

小云細細讀了這篇文章，恍然發(fā)現(xiàn)作者是打了一套超厲害組合拳呀，選了個研究少創(chuàng)新性高的疾?。I移植急性排斥）（ps：疾病選的好，很容易達到事半功倍的效果哦），分析思路亮眼，雖簡單但邏輯性比較強，再加上驗證實驗設計的比較新穎（臨床血樣流式細胞術檢測細胞比例）。整個文章數(shù)據(jù)量不大但創(chuàng)新性很高， 8分+簡直手到擒來，妥妥地表面平平無奇實則暗藏乾坤啊！

l?題目：綜合生物信息學分析確定PDCD1是腎移植急性排斥反應的潛在生物標志物

l?雜志：Front. Immunol.

l?影響因子：IF=8.786

l?發(fā)表時間：2023年1月

研究背景

急性排斥（AR）是腎移植預后的決定因素。除了腎活檢，AR的其他監(jiān)測指標，如腎功能、供體特異性抗體和血清免疫抑制藥物水平，特異性要低得多，準確的非侵入性新生物標志物具有很高的陰性預測價值，可以替代活檢監(jiān)測。因此尋找新的無創(chuàng)性生物標志物對于AR早期診斷和及時治療是非常必要的。

數(shù)據(jù)來源

研究思路

識別5個GEO數(shù)據(jù)集中的交叉差異表達基因(DEGs)，并對DEGs進行GO和KEGG富集分析。利用CIBERSORT法計算免疫細胞浸潤分布。將來自WGCNA的排斥反應相關基因與選擇的KEGG途徑-T細胞受體信號傳導途徑(hsa04660)中的富集基因取交集，并使用STRING數(shù)據(jù)庫和Cytoscape軟件構建PPI網絡，鑒定出1個hub基因PDCD1。最后在臨床外周血樣本中進行了流式細胞術分析來驗證hub基因表達。

主要結果

1. DEGs的鑒定和功能富集分析

使用GEO2R在線工具分別篩選5個數(shù)據(jù)集中的差異表達基因，取交集后獲得1450個DEGs（圖1A）。對DEGs進行GO和KEGG富集分析，發(fā)現(xiàn)DEGs在T細胞活化、T細胞受體信號傳導途徑顯著富集（圖1B, C）。

圖1?DEGs的鑒定和功能富集分析

2. WGCNA和免疫細胞浸潤分析

在GSE25902中進行WGCNA分析，以篩選排斥相關模塊，共獲得3個排斥相關模塊，7235個排斥相關基因（圖2C）。在GSE25902中利用CIBERSORT分析22種免疫細胞的浸潤情況，發(fā)現(xiàn)CD8+T細胞、記憶激活的CD4+ T細胞、γδT細胞等在急性排斥組中顯著升高（圖2D）。（ps功能富集分析、免疫浸潤分析也可以用小云新開發(fā)的零代碼生信分析小工具實現(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，網址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。：?

圖2 WGCNA和免疫浸潤分析

3. Hub基因的識別

KEGG富集分析、GO富集分析和免疫細胞浸潤分析都表明，T細胞活化和信號傳導在移植腎急性排斥反應的免疫反應介導中起主導作用。因此選擇了一個顯著豐富的KEGG途徑，T細胞受體信號通路(has04660)，將該途徑中的基因與來自WGCNA分析的7194排斥相關基因取交集后，獲得22個候選基因（圖3A，B）。（ps：這里就凸顯了作者分析思路的邏輯性與創(chuàng)新性，常規(guī)分析一般會將DEGs與WGCNA模塊基因取交集進行下游分析，這里是選擇與通路富集基因取交集，由前面的功能富集分析和免疫浸潤分析結果來選定后續(xù)分析方向，邏輯性強且比較新穎，這個思路學起來吧?。?/strong>通過STRING對這些基因進行PPI網絡分析，確定hub基因PDCD1（PDCD1也是個DEG）（圖3C, D）。

圖3?Hub基因的識別

4. hub基因表達與急性排斥反應關系的驗證

收集126名健康對照組、146名移植前受者（包括124名腎功能穩(wěn)定的受體（STA-pre）和22名移植后1年內發(fā)生急性排斥反應（AR-pre）的受體）、30名腎功能穩(wěn)定的受者（STA）和12名發(fā)生急性排斥反應的受者的全血樣本（ps：這里的驗證樣本數(shù)量比較大，也是文章發(fā)高分的一個助力點，所以如果驗證隊列能收集到比較多的臨床樣本就盡量多收集些，以后干濕結合是大趨勢，大樣本量驗證也是一個比較好的選擇）。PDCD1編碼程序性細胞死亡蛋白1 (CD279，PD1)，所以這里利用流式細胞術檢測外周血中CD4+PD1+CD57- T細胞和CD8+PD1+CD57- T細胞比例以評估PDCD1在CD4+ T細胞（圖4）和?CD8+ T（圖5）細胞中的表達。

圖5?外周血中的CD8+PD1+CD57- T細胞分析

文章小結

這個文章在疾病選擇、分析思路和驗證實驗設計上都有比較高的創(chuàng)新性，即使分析內容簡單，數(shù)據(jù)量不是很大，但集各種亮點于一體的整體文章設計，發(fā)到 8分+絕對名副其實！最后的大樣本量驗證隊列提升文章分數(shù)的效果也是杠杠的，感興趣的朋友，碼住這個思路行動起來吧！

標簽：研究生SCI論文SCI論文寫作與發(fā)表