6張圖搞定7分+純生信！1個(gè)月接收！機(jī)器學(xué)習(xí)分析診斷基因+免疫浸潤，換個(gè)疾病又是一篇
大家好！小云又來更新嘍~
小云時(shí)不時(shí)就會(huì)聽到有小伙伴抱怨說非腫瘤數(shù)據(jù)沒有腫瘤多，不好做生信分析？
其實(shí)也不必苦惱，我們要辨證的看這個(gè)問題。
腫瘤數(shù)據(jù)雖然多，但競爭多激烈呀，就拿銅死亡來說，最開始大批量出現(xiàn)的都是腫瘤的生信文章，過了小半年才有第一篇非腫瘤的生信文章出來。
非腫瘤數(shù)據(jù)雖然少，但是只要你關(guān)注的疾病沒人發(fā)表，或者你增加一點(diǎn)點(diǎn)創(chuàng)新性，就可以發(fā)一篇不錯(cuò)的生信文章！
（沒有思路、不知道怎么創(chuàng)新的來咨詢小云吧，超多新奇的分析思路供你選擇?。?/strong>
接下來小云要給你們分享的這篇文章，只有簡單的6張結(jié)果圖，就發(fā)表了一篇7分+的純生信，而且1個(gè)月就接收了！一起來看看吧~
題目：AKAP12和RNF11作為纖維肌痛的診斷標(biāo)志物及其與免疫浸潤的關(guān)系
雜志：Oxidative medicine and cellular longevity
影響因子：7.31
發(fā)表時(shí)間：2022年10月
研究思路
下載GEO數(shù)據(jù)庫中纖維肌痛(FM)的數(shù)據(jù)集，隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測試集。篩選差異表達(dá)基因(DEGs)，進(jìn)行功能相關(guān)性分析。采用隨機(jī)森林(random forest, RF)方法篩選和驗(yàn)證FM的診斷標(biāo)志物。然后使用LASSO邏輯回歸算法評(píng)估FM患者外周血中的免疫細(xì)胞浸潤情況。最后采用Spearman秩相關(guān)分析確定診斷指標(biāo)與免疫細(xì)胞浸潤的相關(guān)性。
分析流程圖
主要研究結(jié)果
1.?分析差異表達(dá)基因（DEGs）并進(jìn)行功能富集分析
與健康對(duì)照組相比，F(xiàn)M患者有26個(gè)DEGs上調(diào)，43個(gè)DEGs下調(diào)。GO分析結(jié)果顯示，DEGs主要與病毒防御反應(yīng)、病毒基因組復(fù)制調(diào)控、I型干擾素(IFN)信號(hào)通路以及細(xì)胞對(duì)I型IFN的反應(yīng)有關(guān)。KEGG富集分析表明單純皰疹病毒1 (HSV-1)感染的map05167通路可能是FM患者改變的生物學(xué)通路。
圖1. DEGs的GO和KEGG功能富集分析
2.?診斷標(biāo)志物的篩選與驗(yàn)證
使用隨機(jī)森林算法從DEGs中鑒定出4個(gè)基因作為FM的診斷標(biāo)記，并繪制ROC曲線。然后用LASSO回歸算法篩選出19個(gè)DEGs。將兩種算法得到的標(biāo)記基因進(jìn)行重疊，得到4個(gè)診斷特征基因。進(jìn)行ROC分析，預(yù)測生物標(biāo)志物的診斷效果，發(fā)現(xiàn)AKAP12和RNF11 具有較高的診斷價(jià)值。
圖2. 篩選診斷基因并驗(yàn)證診斷效能
3.?FM中的免疫細(xì)胞浸潤及其與診斷標(biāo)志物的關(guān)系
評(píng)估FM患者血液中22組免疫細(xì)胞的相關(guān)性，然后用Wilcoxon檢驗(yàn)評(píng)估FM患者與對(duì)照組外周血免疫細(xì)胞浸潤的顯著差異。與對(duì)照組相比，F(xiàn)M患者的CD8+T細(xì)胞顯著減少。
圖3. 免疫細(xì)胞浸潤
進(jìn)一步分析四種有效生物標(biāo)志物與CD8+T細(xì)胞之間的相關(guān)性。
圖4. FM中診斷標(biāo)志物與差異免疫細(xì)胞的相關(guān)性
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總結(jié)
看完是不是發(fā)現(xiàn)，非腫瘤數(shù)據(jù)少也有少的好處，這篇文章選擇的疾病只用了一個(gè)GEO數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，而且分析內(nèi)容既簡單又常規(guī)，連驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)都沒有就輕松發(fā)文。不知關(guān)注非腫瘤的小伙伴們，有沒有讓你有一點(diǎn)點(diǎn)心動(dòng)呢？
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