5张结果图=一篇8分+生信分析文章！你想不想要？

小云说：成功的生信分析=1%的创新思路+99%的常规分析。

但是，那1%的创新是最重要的，甚至比那99%的常规分析都重要！

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那么，同一种免疫细胞可以换不同的疾病数据集分析；而同一种疾病，换一种免疫细胞进行分析，岂不又是一篇文章？

另外，免疫细胞有很多，不仅可以分析Treg、巨噬细胞、CD8+T细胞，还可以分析辅助性T细胞（Th细胞）！

小云今天就带你看看，只有简简单单的5张结果图，基于辅助性T细胞（Th细胞）进行疾病分型的分析，是如何轻轻松松的发一篇8分+生信分析文章的。

文章题目：基于辅助T细胞分型鉴定的乳腺癌亚型的免疫和细胞外基质特征

发表杂志：Frontiers in immunology

影响因子：IF=8.786

发表时间：2022年6月

数据信息

研究思路

将TCGA和GEO数据根据Th细胞特征的基因集进行聚类，分析不同聚类的免疫细胞浸润、差异表达基因，并进行功能富集分析。临床样本验证Th细胞亚型与细胞外基质(ECM)的相关性。

主要研究结果

1. Th细胞亚型的鉴定及肿瘤免疫微环境的分析

基于单样本基因集富集分析(ssGSEA)中获得的Th细胞特征，包括Th1、Th2、Th17、Tfh和Treg五种Th细胞亚型的基因集。对TCGA和GEO中的乳腺癌数据进行聚类分析，发现样本聚为两个聚类(Cluster 1和Cluster 2)。

采用CIBERSORT分析22种免疫细胞在每个样本中的比例，分析免疫微环境的差异。根据结果将Cluster 1定义为Th沉默组，Cluster 2定义为Th激活组。

2. 基于Th细胞分成的两个亚组进行功能富集分析

PCA结果显示两个亚组被清晰地分开(图2A)。GSEA分析显示Th激活组中，免疫相关通路的激活，证实了Th激活组中免疫原性和免疫活性强于Th沉默组。

3. 两组间差异表达基因（DEGs）富集的通路提示Th细胞与ECM之间的相关性

分析两组间的差异表达基因，并进行GO和KEGG通路富集分析，结果提示胶原的合成和ECM的构建可能与Th细胞的激活有关。

4. 临床样本验证不同Th细胞亚型与ECM的相关性

对30例TNBC患者的原发病灶石蜡组织切片进行免疫荧光染色，标记CD4+T-bet+Th1、CD4+GATA3+Th2、CD4+CD25+Treg细胞。根据各Th细胞亚型含量进行分组，masson三色染色检测胶原蛋白的面积。验证不同Th细胞亚型与ECM的相关性。

5. 基于Th细胞总数和Th细胞亚型进行分组，并分析不同分组的预后

对TCGA数据样本进行了K-M生存分析，发现Th激活组的OS较长。对GEO数据集的10年无病生存率（EFS）进行了比较，发现Th激活组的EFS较长。另外Th1细胞浸润程度高的患者预后较好，DFS较长。而Th2和Treg则相反。

总结

这篇文章的创新点就在于基于辅助性T细胞（Th细胞）对疾病进行分型，思路新颖。分析内容不复杂，再加一点点验证实验，干湿结合还能够满足毕业需求。 而且使得基于免疫细胞的分析又添了新的思路-- Th细胞。不仅肿瘤、非肿瘤疾病也可以分析包括Th细胞在内的免疫细胞，非肿瘤疾病分析空间更加广泛哦！如果您想设计免疫细胞或者其他方向的生信分析思路，但是时间和精力有限，可以扫码咨询小云，有超多个性化、创新性高的分析思路供你选择！别忘了还有精品培训课程《肿瘤微环境和免疫治疗课题思路介绍及热点方向分析专题会议》，欢迎咨询小云哦！