8分+ Frontiers最新思路，教你如何基于免疫细胞相关基因进行生信分析！

肿瘤微环境是研究热点，其中的免疫细胞起了关键的作用。

很多非肿瘤疾病也与免疫细胞相关；

那么基于免疫细胞相关基因进行生信分析，岂不是大有作为！

今天小云打算聊聊为什么要给大家分享免疫细胞的思路。

首先，免疫细胞有很多种，T细胞、B细胞、巨噬细胞、NK细胞等等，而且很多疾病都与免疫细胞相关，要不为什么那么多研究者通过单细胞测序手段分析免疫微环境呢？

其次，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？

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那如何基于免疫细胞相关基因进行生信分析呢？

（1）分析免疫细胞的浸润情况；

（2）筛选某种免疫细胞相关的差异基因；

（3）构建疾病的诊断模型；

（4）分析生物学功能和调控网络。具体怎么操作，小云打算用一篇非肿瘤的生信文章来详细说明（文末有总结哦）

文章题目：滑膜中6个巨噬细胞相关基因构成骨关节炎的新诊断标志

发表杂志：Frontiers in immunology

影响因子：IF=8.786

发表时间：‍2022年7月

研究思路

从GEO数据库中获得骨关节炎滑膜数据。采用单样本基因集富集分析(ssGSEA)和GSEA分别分析免疫浸润和巨噬细胞相关生物学通路的差异。利用蛋白质相互作用(PPI)网络分析和机器学习建立巨噬细胞相关基因诊断标记(MAGDS)。RT-qPCR检测小鼠模型中关键MAGs的表达。构建ceRNA调控网络。

主要研究结果

1.骨关节炎（OA）滑膜的免疫浸润情况

基于GSE89408数据集，我们应用ssGSEA方法分析OA滑膜和正常对照中28个免疫细胞亚群的相对浸润丰富度。与正常对照组相比，OA滑膜大部分免疫细胞浸润丰度较高，其中OA滑膜中巨噬细胞的数量显著增加，提示存在免疫过度激活的微环境。

搜索MSigDB数据库中35条巨噬细胞相关通路，包含240个巨噬细胞相关基因(MAGs)。GSEA分析多个巨噬细胞相关通路在OA中显著激活，表明滑膜巨噬细胞广泛激活。

2.筛选差异表达的巨噬细胞相关基因（DEMAGs）

分析OA和正常对照之间的差异表达基因DEGs，并与240个MAGs取交集，获得到55个DEMAGs。GO和KEGG富集分析表明，这些DEMAGs与滑膜巨噬细胞的激活和迁移密切相关。

图1.骨关节炎（OA）滑膜的免疫浸润情况以及筛选DEMAGs

3.构建巨噬细胞相关基因诊断标志（MAGDS）并验证

利用STRING数据库构建PPI网络，利用Cytoscape软件的MCODE插件从PPI网络中提取hub子网，得到21个hub基因。还采用随机森林算法筛选能够区分OA和对照的关键基因。将PPI网络中的hub基因与随机森林提取的关键基因取交集，最终得到11个候选基因，用于LASSO回归建模(图4E)。经五次交叉验证，模型包含6个关键基因。根据6个模型基因的表达情况，计算每个患者的风险评分--MAGDS评分。OA患者MAGDS评分高。ROC分析说明MAGDS评分诊断OA的能力。此外，利用GEO中的验证数据集证明MAGDS评分诊断OA具有良好的准确性和稳定性。进一步在小鼠OA模型中验证6个关键MAGs的表达水平。

图2.构建巨噬细胞相关基因诊断标志（MAGDS）并验证

4.MAGDS的生物学意义

根据MAGDS的中位评分将OA患者分为高风险组和低风险组，并进行了GSEA，探索MAGDS潜在的生物学机制。结果提示，高MAGDS评分可能与免疫激活和ECM代谢密切相关。因此，作者进一步探讨了MAGDS与免疫细胞和基质金属蛋白酶之间的相关性。6个关键的DEMAGs与滑膜巨噬细胞显著相关，可能是OA的潜在分子治疗靶点。为了揭示6个关键MAGs的潜在转录后调控机制，作者构建了lncRNA-miRNA-mRNA调控网络。lncRNA可能通过抑制相应的miRNA来增强关键MAGs的表达。

图3. MAGDS的生物学意义 

总结

基于免疫细胞相关基因进行生信分析，你可以这么做：

（1）可以先分析一下疾病组中免疫细胞的浸润情况，先了解一下哪些免疫细胞在疾病中有显著变化

（2）选择变化显著的某种免疫细胞进行分析，筛选疾病中免疫细胞相关的差异基因，PPI网络鉴定关键基因；

（3）基于免疫细胞关键基因构建疾病的诊断模型，验证模型的准确性；

（4）分析关键基因的生物学功能和调控网络，为后续课题思路做基础。

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