5张图=7分+！公共数据+芯片自测数据构建脂肪酸代谢预后模型+表达验证, 干湿结合还是

都2023年了，有的朋友还在纠结“生信能不能发？好不好发？”

就像前几年的测序一样，一开始出现的时候，简单做个转录组测序都能发高分文章，再看看现在，转录组测序已成基本操作。一个新的技术、发文形式、热点方向都是有红利期的，第一波“吃螃蟹”的人，生信文章已经发的盆满钵满了，你还要继续观望吗？

现在生信热点的更新之快，一开始还能以简单的分析发高分文章，再往后就要拼思路创新性和验证实验了~ ~

思路创新+实验验证两条腿走路，高分文章分分钟到手！但如果没办法同时做到，选其一也可，比如小云之前推荐的好多创新性思路（ps：可以根据自己的研究方向来选择性取用哦，定制或复现思路也可以找小云）。

还有就是添加一些验证实验，做成“干湿结合”类文章，这也是生信发展的大趋势。目前利用常规分析思路加一些简单的表达验证实验还可以发高分，但可以预见是的后面杂志对加实验要求也会越来越高，所以还是得早下手为强！

来，上思路！这篇文章利用公共数据和芯片自测数据构建脂肪酸代谢预后模型，再加上表达验证，背靠肿瘤代谢热点，仅靠预后模型构建这么简单的分析搞定了7分+，不得不说干湿结合真厉害啊！ 

l 题目：口腔鳞状细胞癌中基于脂肪酸代谢相关基因5个新基因特征的开发和临床验证

l 杂志：Oxidative Medicine and Cellular Longevity

l 影响因子：IF=7.31

l 发表时间：2022年11月

研究背景

脂质代谢紊乱在肿瘤的发生和发展中起着至关重要的作用。本研究的目的是利用公共数据集和微阵列数据构建一种新的基于脂肪酸代谢相关基因口腔鳞状细胞癌(OSCC)患者预后模型。

数据来源

研究流程

微阵列数据和 TCGA队列用于鉴定与脂肪酸代谢相关的差异表达基因。然后使用qRT-PCR来验证目标脂肪酸代谢基因的表达。使用多变量Cox模型生成脂肪酸代谢相关基因的风险预测评分模型。该模型的有效性通过ROC进行评估。

主要结果

1. 脂肪酸代谢相关基因的鉴定和验证

分析TCGA队列和Microarray队列中的差异基因，取交集获得235个共有DEG（图1a-c）。进行GO富集分析，选取富集于脂肪酸代谢途径的219个基因（图1d），与DEG取交集获得14个FA代谢相关DEG（图1e），并构建PPI网络（图1f）。通过qRT-PCR验证了90对OSCC肿瘤和癌旁组织中14个DEGs的mRNA表达，其中FABP3、PPARG、PLIN5、ACACB和PDK4的表达水平在肿瘤中显著降低，作为候选基因（图2）。

图2 基因表达验证

2. 风险模型的构建与验证

KM生存曲线分析以上5个基因与预后的关系（图3a），通过多因素cox回归分析使用与OSCC预后显著相关的5个基因来建立预后风险评分模型（表2）。根据评分中位数将患者分为高/低评分组，KM生存分析评估预后，ROC曲线验证其预测性能（图3a, b）。

图3 风险评分的构建和验证

3. 列线图构建、风险评分与临床特征相关性分析

构建包含风险评分和临床风险的列线图，并利用校准曲线评估其准确性（图4e, f）。进一步分析5个预后基因、风险评分与OSCC患者临床病理特征之间的相关性（图5）。

图4 列线图的建立

图5 风险评分与临床特征的相关性分析

文章小结

分析内容这么简单的文章能发到7分+，其一是背靠国自然大热点肿瘤代谢；其二是OSCC本身属于小癌种，研究数量相对少一些，所以疾病创新性稍高一点；其三也是最重要的一个亮点就是运用自测的微阵列数据与TCGA公共数据联合分析，以及大样本量的qPCR验证，换句话说就是虽然分析内容属于最简单常规的，但靠数据创新和样本量把整个工作量撑起来了。干湿结合以及自测数据与公共数据结合的力量还是非常强大的，对于好收集到临床样本的医生朋友，这类思路很适合你哟，快码住！