基于EMT的生信分析已经如此内卷了吗？2022年已经发了近20篇生信文章了！且看如何破局
别人都发过的生信分析思路，我还能再用吗？
如果能，怎么用？
不想看详细内容的小伙伴，可以直接划到文末看总结！
今天早上小云出门上班，迎面就是一股热浪袭，蒸着桑拿走到了地铁站。。。
让我想到了网友的精准描述：今天的太阳比甄嬛被华妃罚跪那天还要毒！
出门前美美的小仙女，回来后就变少年包青天，妆都花了，直到坐在空调房里，小云才调整好状态跟你们聊聊。
昨天有粉丝咨询小云，研究上皮间充质转化(Epithelial-mesenchymal transition, EMT)有没有推荐思路。
于是小云搜索了一下最新的EMT相关生信文章，不禁感叹：基于EMT的生信分析都已经如此内卷了吗？截止到目前，2022年已经发了近20篇生信文章了！而且某个肿瘤居然发了几篇类似的基于EMT相关基因的生信文章。
这种情况如何破局？
没有思路找小云，超多个性化、创新性高的分析思路供你选择！
首先，先看一下你关注的肿瘤是否有类似的文章发过了，如果没有就可以分析。小云先拿一篇EMT相关基因7+风险评分的文章，看看具体的分析思路。
研究思路
获取TCGA中子宫内膜癌(EC)的数据，用单因素和多因素Cox比例风险回归分析筛选预后EMT相关基因(ERG)，建立风险评分。基于风险评分将患者分为高、低风险组，分析免疫浸润、免疫检查点表达、肿瘤发生途径和化疗药物的反应。
主要研究结果
1、筛选子宫内膜癌（EC）中关键的ERGs并建立风险评分
分析TCGA数据库中子宫内膜癌（EC）的相关数据，共220个ERGs有显著差异。然后采用单因素和多因素Cox比例风险回归分析确定10个预后ERGs，基于这10个ERGs建立风险评分。以中位风险评分为临界值，将样本分为高、低风险组。K-M分析提示低风险组患者生存期较长。ROC曲线显示风险评分在预测EC患者OS方面具有良好的敏感性和特异性。
图1. 筛选子宫内膜癌（EC）中关键的ERGs并建立风险评分
2、验证风险评分的预后能力
然后作者验证了风险评分可以预测EC患者的预后。进一步构建了预测EC患者预后的nomogram图，包括风险评分、分期和组织学类型。ROC曲线证明综合临床因素和风险评分优于单一因素。还比较了最近发表的三篇关于EC预后模型的文章，发现基于相同的TCGA患者队列，此风险评分明显优于其他EMT相关预后模型。
图2. 风险评分对EC患者预后价值的亚组分析
3、分析不同风险评分组的免疫状态和免疫检查点的表达
利用GSEA分析关键通路，结果发现高风险组富集的KEGG通路与肿瘤发生相关，低风险组与免疫信号通路相关。既然与免疫相关，接下来就改分析免疫细胞了。
作者比较了不同风险组的免疫状态，ESTIMATE分析发现低风险组的ESTIMATE评分、免疫评分和基质评分更高。利用TIMER数据库分析10个ERGs表达与肿瘤浸润免疫细胞的关系。还使用CIBERSORT、MCP-COUNTER、XCELL等工具评估21种免疫细胞在高、低风险组中的浸润情况。并分析了17个关键免疫检查点的表达情况。
图3. 免疫细胞浸润情况和免疫检查点的表达
4、分析风险评分与肿瘤发生生物学过程的关系
分析高、低风险组的肿瘤突变负荷（TMB）、N6 -甲基腺苷(m6A)修饰、微卫星不稳定性(MSI)和肿瘤干细胞（CSC）特征。其中m6A相关基因HNRNPC、YTHDF1、YTHDF2、RBM15、WTAP在高风险组中表达显著上调。
图4. 肿瘤突变负荷(TMB)、m6A相关基因分析
5、风险评分、ERGs与化疗药物的反应的关系
分析不同风险组对顺铂、阿霉素、依托泊苷、紫杉醇4种化疗药物的敏感性，并发现6个ERGs与某些化疗药物敏感性相关。
图5. EC的风险评分、ERGs和化学敏感性之间的关系
总结
看完了EMT生信分析思路，小云接着说如何破局，如果你发现你关注的肿瘤已经有相关生信文章发表了，还能分析吗？
当然可以，只要切入的角度变化一下，有几种方式：
可以分析肿瘤的细分亚群：比如微卫星不稳定性高(MSI-H)的胃癌亚群、左侧结肠癌和右侧结肠癌、关注II/III期结直肠癌患者等等；
可以做泛癌分析，所有肿瘤都做，或者挑选几种肿瘤分析也行；
可以分析EMT相关的lncRNA；
与其他方向结合，比如EMT结合代谢，或者基于缺氧、免疫和上皮-间充质转化相关基因共同构建风险评分，也是一个思路。
另外，上皮间质转化表型分析还有个网页数据库——EMTome，感兴趣的可以了解一下。
http://ec2-3-231-76-84.compute-1.amazonaws.com/emtome/
如果你关注的疾病或研究方向内卷严重、没有思路，都可以来找小云想办法哦！
