4张图=8分+文章，怎么做到的？老+肿瘤复发转移耐药就可以！你确定不来细胞衰看看？

最近，有各种CNS大佬文章背书的细胞衰老，火了！

肿瘤和非肿瘤疾病都陆续有生信文章发表出来了；非肿瘤疾病的稍微少一些，肿瘤的会多一些，并且预后模型、泛癌等思路都已经发表了。

那现在肿瘤中细胞衰老的生信该从哪里切入呢？

这可是问到小云的老本行了——找思路切入点。既然很多都是在做肿瘤的进展、预后和分型，那我们就换个思路嘛，肿瘤还是有很多研究方向的，比如转移、复发、耐药····

换个疾病研究方向，是不是能柳暗花明又一村呢？

pubmed上一查便知，哦吼，非常少啊，22年新文章就看到1篇 ，纯纯的生信发文洼地呀！遇到这种情况，我们要怎么做呢？

当然是抓住机会冲一波呀，朋友们，机不可失时不再来，趁着热度赶紧上车，一把就能占领生信发文高地！pubmed上一查便知，哦吼，非常少啊，22年新文章就看到1篇 ，纯纯的生信发文洼地呀！遇到这种情况，我们要怎么做呢？

当然是抓住机会冲一波呀，朋友们，机不可失时不再来，趁着热度赶紧上车，一把就能占领生信发文高地！

光说不行，直接用刚说到的1篇22年8分+生信文章打个样！利用细胞衰老相关基因建立转移预测模型，并且跟生化复发、放疗抵抗、药物敏感性都进行关联分析， 8分+纯生信文章直接一把拿下！（这搁东北就叫一锅出，把好东西都搁一锅炖，相当好吃啊。这篇文章也一样，把复发、转移、耐药都关联在一起分析，分数不高都难）

 文章题目：预测前列腺癌转移和放射抗性的细胞衰老基因预后指数

发表杂志：J Transl Med

影响因子：IF=8.44

发表时间：2022年6月

研究背景

在衰老的前列腺中已经鉴定出衰老细胞，并且衰老相关的分泌表型可能与前列腺癌(PCa)相关。本研究旨在建立细胞衰老相关基因预后指数(CSGPI)来预测前列腺癌的转移和放射抗性。

数据来源

研究流程

使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)鉴定差异表达基因(DEGs)和肿瘤相关基因。细胞衰老相关基因从GeneCards数据库获得，对肿瘤相关基因、DEGs和细胞衰老相关基因进行交叉分析，以确定候选基因。在GSE116918数据集中使用Lasso和Cox回归分析来建立与转移相关的CSGPIs，随后进行临床相关性、外部验证、功能富集分析、药敏性分析以及肿瘤免疫环境分析。

主要结果

1、CSGPI的建立及其临床价值评估

通过肿瘤相关基因、DEGs和细胞衰老相关基因的交叉检测到64个候选基因（图1C）。在GSE116918中鉴定预后基因并通过Lasso和Cox回归分析确定ALCAM和ALDH2是独立的预后基因，进一步建立了CSGPI评分。根据CSGPI评分的中位数将患者分为高/低风险组，证实CSGPI评分可以作为无转移生存(MFS) 和生化复发后(BCR)的MFS的独立危险因素（图1F）。高风险组的患者比低风险组的患者有更高的BCR风险（图1K）

在训练集和验证集中进行KM生存分析和ROC曲线构建，证明高风险患者有更高的转移风险（不论是MFS还是BCR后的MFS）（图2A, B），并且CSGPI评分对MFS和BCR后的MFS有比较好的诊断准确性（图2D, F）。此外，CSGPI在区分放射抗性和非放射抗性方面具有较高的诊断准确性（图2J）。最后发现lncRNA PART1与MFS密切相关，并且可能通过与75种可能的miRNAs相互作用来调节ALCAM和ALDH2的表达，进一步建立了ceRNA网络（图2N）。

2、功能富集分析

对64个候选基因进行GO（图3A）、KEGG（图3B）、GSEA（图3D）富集分析。

3、TME、药敏性分析

对免疫检查点基因与CSGPI评分进行Spearman相关性分析（图4D）。使用了Xcell算法来分析TME中的免疫浸润细胞（图4E）。通过GSCALite分析了ALCAM和ALDH2的药物敏感性（图4I）

文章小结

文章虽然用的数据集很多，但分析套路还是比较简单的吧，仅用4张图就打造出了1篇8分+的纯生信文章，性价比很高啊。并且细胞衰老在肿瘤复发、转移、耐药方向中的生信分析还非常少，也就是说让你去发挥的空间相当大哟，只要能找到肿瘤复发转移耐药相关的公共数据就能完美复现啦！在这个生信内卷的大环境下，抓住机会及时变现成文章才是王道，看到就不要错过啦！

选分析方向可以从最新发表文献入手，当然最便捷的方法当然还是持续关注小云公众号中的生信思路推荐，想定制创新性思路欢迎直接call小云。