这个思路你绝对没见过！单基因+单细胞预后模型构建+免疫分析，一键抵达8分+，创新性绝
这几天小云在找“单基因生信分析”文献的时候发现，单基因纯生信文章的分数普遍不咋高，分数高的更多是一些单基因分析+实验的“干湿结合”类文章。
虽说“干湿结合”类文章是以后生信发文的大趋势，但是毕竟还是要做一些实验的，小云还是想突破一下，给粉丝朋友们找找单基因纯生信的高分思路（宠粉达人就是我，小云在此），毕竟还是纯生信的性价比高呀！
功夫不负有心人，还真让小云找到了
前面已经给大家分享过一个“单细胞数据和bulk-RNA数据联合做单基因分析”的文章，大家的关注度挺高的。小云更加有动力给朋友们找这种创新性思路了，继续推荐一个“单基因+单细胞预后模型构建+免疫分析”的8分+思路，这个分析思路创新性更高，看到就是赚到哟！
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坐等来撩！对此思路有意向的小伙伴，欢迎找我们云生信团队复现思路哦，总有一款创新性思路适合你！
文章题目：PTPRO 相关 CD8 + T 细胞特征可预测乳腺癌患者的预后和免疫治疗反应
发表杂志：Frontiers in Immunology
影响因子：IF=8.786
发表时间：2022年8月
研究背景
肿瘤免疫微环境 (TIME) 中较差的免疫原性和广泛的免疫抑制性 T 细胞浸润已被确定为“免疫冷”乳腺癌免疫治疗成功的潜在障碍。因此，确定可以预测免疫治疗效果的生物标志物至关重要。O 型蛋白酪氨酸磷酸酶受体 (PTPRO) 调节多种激酶和途径，并暗示在各种癌症的免疫细胞浸润中发挥调节作用。
数据来源
研究流程及主要结果
1. Plac1在HNSC中的表达模式和预后分析、
为了评估 PTPRO 与免疫状态之间的相关性，在GSE65194和GSE3494队列中进行 PTPRO 高组和 PTPRO 低组之间的 ssGSEA 评分比较。结果发现，在两个 GEO 队列中，有五种免疫细胞类型，即 CD8 + T 细胞、巨噬细胞、活化的树突细胞 (aDC)、TIL 和 Th1，在 PTPRO 高组中显著富集。鉴于 CD8 + T 细胞浸润在 TIME 中的重要性，进一步研究了 CD8 + T 细胞浸润水平与 PTPRO 表达之间的关系。
2. PTPRO 相关预后模型 PTS 的构建
通过分析来自GSE110686队列的 scRNA-seq 数据，确认了127 个 CD8 + T 细胞标记基因。随后在 TCGA 数据集中鉴定出以上127个基因中有56 个 CD8 + T 细胞相关基因与 PTPRO 显着相关。利用单变量 Cox回归分析筛选了31个与OS显著相关的基因，多变量 Cox 回归分析最终确定了 11 个候选基因，随后用于创建预后特征（即 PTS）。根据风险评分将TCGA队列患者分为高/低风险，进行KM生存分析，并利用ROC曲线评估预测性能。
3. 验证 PTS 风险评分的预后价值
为了评估 PTS 的稳健性，将METABRIC 和GSE96058数据集的两个独立验证队列中患者根据风险评分分为高/低风险，进行KM生存分析，并利用ROC曲线评估预测性能。
4. PTS 风险评分与其他临床特征的独立性
为了更好地了解 PTS 在预测乳腺癌患者 OS 中的效用，将风险评分和临床特征整合进行单变量和多变量分析。并基于多变量分析的结果，构建了一个采用临床因素的列线图模型。
5. PTS在抗PD-L1治疗患者中的预后价值
为了研究 PTS 在免疫治疗中的潜在临床疗效，研究了 IMvigor210 抗 PD-L1 治疗患者队列中免疫疗法风险评分的预后价值。
文章小结
这篇文章利用scRNA-seq数据和bulk RNA-seq数据来进行单基因分析，思路比较新颖，不同于以往的常规套路，但用的还是常规分析方法，难度也不高，比较容易复现。（思路创新性才是生信分析拿高分的关键者哦，想获得创新性思路或者分析搞不定都可以找小云哦，专业的“云生信团队”来帮你解决选题和技术问题）整个分析内容和创新性发到8分+的杂志算是相当轻松的，这个思路再加些分析内容或实验验证还可以冲击更高分，也期待我们的粉丝朋友能用上这个思路发高分文章！
