想发高分只分析铜死亡还不够？细胞死亡大军来袭! 基于12种细胞死亡模式基因构建预后模

自己关注疾病的铁死亡、铜死亡生信SCI已经发表过啦？想看看有没有潜在的细胞死亡新热点、新思路？想在细胞死亡方向发高分生信文章？那你可找对人了！小云可是找生信新方向、新思路的小能手，看我的公众号准没错

高分生信，如果想发10分+，只用单一细胞死亡方向难度就比较大了（不过如果是刚提出的特别新的方向，也有可能直接冲击10分+哦）既然单一细胞死亡方向比较难，那我们就换个思路一个不行就两个，两个不行就一群，利用多方向、多热点联合冲击高分那这个方法到底可不可行呢？

实践出真知啊，1篇刚发表的13分+生信文章直接证明其可行性！利用12种细胞死亡模式基因建立预后模型，再利用一点单细胞数据浅浅分析下肿瘤微环境，最后加上药敏性分析，13分+纯生信文章直接搞定，性价比是真的高！ 

研究背景

术后进展和化疗耐药是三阴性乳腺癌(TNBC)患者治疗失败的主要原因。目前，对于术后TNBC患者的进展和药物敏感性缺乏理想的预测模型。不同的程序性细胞死亡(PCD)模式在肿瘤进展中起重要作用，这有可能成为术后TNBC的预后和药物敏感性指标。

数据来源

研究流程

PCD相关基因收集自GSEA基因集、KEGG、综述文章和个人整理数据，共包含12个PCD模式的1078个串联调节基因。在TCGA-BRCA队列中进行PCD相关基因表达和变异水平的鉴定。利用机器学习算法建立了具有12个基因特征的细胞死亡指数(CDI)，并在五个独立的数据集中验证其对生存预后的预测性能。通过将CDI与临床特征相结合，构建了具有高预测性能的列线图。通过bulk和单细胞数据综合分析CDI与免疫检查点基因和关键肿瘤微环境成分的相关性。最后评估了CDI预测药敏性和免疫治疗反应的有效性。

文章小结

这篇文章的分析内容比较丰富，数据量较大，但整体思路还是没有脱离之前铁死亡、铜死亡的套路，也就是说文章最大的亮点还是在于整合了12种细胞死亡模式基因构建模型，直接就打造出了1篇13分+的纯生信文章，性价比很高啊。并且这种将多种细胞死亡整合分析的生信文章还比较少，也就是说让你去发挥的空间相当大哟，利用这篇文章搜集到的PCD基因集合，换个癌种能完美复现啦！在这个生信内卷的大环境下，发高分的机会稍纵即逝，抓住机会及时变现成文章才是王道，看到就不要错过啦！