不蹭熱點如何輕松發(fā)純生信？

雙疾病絕對是不二之選！?

還可以嘗試分析三種疾病~

小云之前給大家分享過多篇雙疾病的研究思路，文章內(nèi)容都是相對簡單且常規(guī)，但影響因子絲毫不差。

針對基因可做的分析有：單基因、雙基因、基因家族…

那么針對疾病可做的分析有：單疾病、雙疾病、泛癌…

那是否能做3種疾病的分析呢？

（不知道如何找熱點或創(chuàng)新升級的可以找小云，各種個性化分析思路等你來挑~）

今天小云給大家分享一篇分析3種疾病的例子，這三種疾病是密切相關的，所以放在一起分析也很合理。5分+純生信思路，不到1個月就接收！一起來看看吧~

題目：通過綜合生物信息學分析鑒定與黃曲霉毒素B1、肝纖維化和肝細胞癌相關的潛在關鍵基因

雜志：Biology

影響因子：5.168

發(fā)表時間：2023年1月

數(shù)據(jù)信息

研究思路

從GEO數(shù)據(jù)庫下載AFB1感染、肝纖維化和肝癌相關數(shù)據(jù)集的表達譜，并使用GEO2R工具鑒定差異表達基因(DEGs)。使用STRING數(shù)據(jù)庫、CytoHubba和Cytoscape軟件創(chuàng)建DEGs的蛋白-蛋白相互作用，篩選hub基因，GSEA確定炎癥細胞相關基因集、信號通路和免疫治療的ssGSEA評分。

主要研究結果

1.?分析AFB1暴露、肝纖維化和肝癌數(shù)據(jù)集中的差異表達基因（DEGs）

分別分析AFB1感染、肝纖維化和肝癌的GEO數(shù)據(jù)中的DEGs (圖1A)。3個DEGs取交集得到89個DEGs(圖1B)。GO和KEGG通路分析結果顯示，DEGs在有絲分裂的染色單體分離、DNA復制、堿基切除和錯配修復中(圖1G)。總的來說，HCC、肝纖維化和AFB1的聯(lián)合基因與細胞過程中斷有關。

圖1.?AFB1暴露、肝纖維化和肝癌數(shù)據(jù)集中的DEGs和功能富集分析

2.?hub基因的鑒定與分析

使用STRING構建DEGs之間的PPI網(wǎng)絡(圖2A)。通過cytoHubba工具對hub基因進行識別。根據(jù)四種排序方法：MCC排序法、緊密度排序法、邊緣滲透成分(EPC)排序法和中間度排序法，對hub基因進行鑒定，并選取每種方法中排名前10位的hub基因。這四種方法得到的hub基因取交集，得到2個關鍵基因BUB1B和RRM2(圖2F)，分析這兩個基因的表達(圖2G,H)。

圖2. 篩選關鍵基因

3.?與BUB1B或RRM2相互作用蛋白的功能富集分析

分析與BUB1B或RRM2相互作用的蛋白質(zhì)的功能富集分析(圖3)。這些蛋白大多富集于有絲分裂通路和細胞周期過程。

圖3.?與BUB1B或RRM2相互作用蛋白的功能富集分析

4.?BUB1B和RRM2與免疫細胞浸潤有關

分析肝癌中BUB1B和RRM2基因與免疫細胞浸潤的關系(圖4A-B)。BUB1B和RRM2基因與所選免疫特征基因集相關基因的相關性顯示，它們具有顯著的高度正相關(圖4D-F)。

圖4. 關鍵基因與免疫細胞浸潤的關系

炎癥信號和免疫治療基因集與BUB1B和RRM2表達的關系顯示，BUB1B高表達組在JAK-STAT調(diào)控基因集通路中明顯增高(圖5A)。CTLA4免疫治療相關基因集在BUB1B組高表達時顯著富集，而對PD1阻斷基因集無影響(圖5B)。因此，BUB1B在HCC患者中的高表達與免疫相關腫瘤微環(huán)境的改變有關，也與免疫治療有關。

圖5. TCGA-LIHC隊列中炎癥信號、免疫治療基因集與關鍵基因的關系

5.?TCGA-LIHC隊列中BUB1B和RRM2的生存分析

采用ROC曲線和Kaplan-Meier曲線評估關鍵基因預后能力(圖6A,B)。與低表達組患者相比，高表達組患者預后更差(圖6C,D)。單因素和多因素Cox回歸生存分析確定關鍵基因具有獨立的預后作用(圖6E-H)。

圖6. TCGA-LIHC隊列中BUB1B和RRM2的生存分析

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總結

這篇文章的亮點就是篩選了AFB1感染、肝纖維化和肝癌3組數(shù)據(jù)共享的DEGs，AFB1感染、肝纖維化都是肝癌的危險因素，所以放在一起分析非常合理。

而且整篇文章的分析內(nèi)容非常簡單，純生信思路就輕松發(fā)表5分+文章，而且不到一個月就接收！是不是看出雙疾病甚至3種疾病的魅力了？

如果單一疾病分析沒有新意，可以嘗試雙疾病或3種疾病（ps：當然要有多個數(shù)據(jù)集才可以分析哦~）。雙疾病的效果是1+1＞2，簡單的生信分析就能讓影響因子翻倍。你還不來試試嗎？而且目前已發(fā)表的雙疾病生信文章并沒有什么高難度分析手段，簡簡單單常規(guī)分析也可以發(fā)文，非腫瘤疾病之間可以用，非腫瘤和腫瘤間可以用，原發(fā)疾病和并發(fā)癥之間可以用，用途相當廣泛。?

如果你還苦惱于生信分析沒有思路，或者嫌分析方法太過簡單、太過老套，想要創(chuàng)新思路的，或者對雙疾病/3種疾病等方向感興趣的小伙伴快來聯(lián)系小云吧！