5张图拿下Q1区6分+纯生信！快来看缺氧+免疫治疗耐药的神奇魔力！

2023-06-05 10:37 作者:尔云间 0人读过 | 我要投稿

怎么才能发表纯生信文章？

很多后台咨询的小伙伴会提出这个问题，大多是担心纯生信发不出去了，想直接考虑加验证实验···

加验证实验确实是解决问题的一条路径，但并不代表纯生信就发不出去了，朋友们可以去PubMed上搜搜看，纯生信文章还是很多的，那既然别人都能发，你为什么不可以呢？关键要看这些纯生信文章具有什么特质！摸清楚这些特质就掌握了发文密码，那纯生信文章还不是手到擒来啦！（ps：这问题找小云可就问对人了，小云看的生信文章没有过万也有大几千了，还是总结了一些规律的，下面就分享给大家~ ~）

这个特质总结出来就是4个字——高创新性，除了追赶刚出现的大热点外，还可以选择一些稍微热度没那么高的方向，小众点的疾病，这种方向发文量少，自然就好发纯生信，并且还容易以很简单的分析发高分文章，达到事半功倍的效果！下面就用一篇文章实例展示一下，如何用中等热度的分析方向，5张图发表6分+的纯生信！

文章选取了两个中等热点方向“缺氧”和“耐药”进行联合分析，建立了一个预测PD-L1抑制剂治疗耐药的模型，分析方法并不复杂，但思路有一些出其不意，没有局限于常规预后模型而是构建耐药预测模型，这样创新性就提升了不少，那么能用5张图就拿下6分+的纯生信就无可厚非了啊！这性价比也相当高，想走这条路的小伙伴快来抄作业吧，换个肿瘤同样适用哦！

l 题目：缺氧诱导肝细胞癌PD-L1抑制剂耐药相关调控基因及机制的生物信息学分析

l 杂志：Int J Mol Sci.

l 影响因子：IF=6.208

l 发表时间：2023年5月

研究背景

由于生存优势，PD-L1抑制剂和抗血管生成剂的组合已成为不可切除肝细胞癌(HCC)一线治疗的新参考标准，但其客观缓解率仍较低。有证据表明，PD-L1抑制剂耐药性归因于低氧肿瘤微环境。因此，本研究旨在识别潜在的PD-L1抑制剂耐药诊断性分子生物标志物，从而可以识别新的治疗策略来克服缺氧诱导的PD-L1抑制剂耐药性。

数据来源

研究思路

基于GSE14520和GSE41666数据集分析以确定HCC缺氧诱导的差异表达基因，获得52个HCC-缺氧重叠基因（HHO）。通过PPI网络筛选得到10个hub基因。在TCGA-LIHC队列中利用多元回归分析评估HHOs对PD-L1表达的影响，14个基因被确定为影响PD-L1表达的相关危险因素，随后被用于构建耐药基因调控模型。针对PPI中枢基因和PD-L1调节基因进行KM生存分析评估其预后价值，并利用ROC曲线分析基因对PD-L1抑制剂反应的预测能力。最后使用ShinyGo平台分析PPI中枢基因和PD-L1调节基因的KEGG途径富集情况。

主要结果

1. HCC中特征基因和缺氧相关基因的识别和富集分析

在GSE14520数据集中分析肿瘤和正常组织间的差异基因，获得800个差异基因作为HCC特征基因（HSGs）（图1a）。在GSE41666数据集中分析HepG2细胞低氧和常氧环境中的差异表达基因，获得了800个缺氧相关基因（HRGs）（图1b），两者取交集获得52个HCC-缺氧重叠基因（HHOs）（图1c, d）。针对HRGs和HSGs进行功能富集分析，发现基因多富集于缺氧、HCC和PD-L1相关功能和通路（图2）。

图1 HRGs和HSGs的鉴定

图2 功能富集分析

2. 耐药基因调控模型构建和PPI中hub基因鉴定

在TCGA-LIHC队列中利用多元回归分析评估HHOs对PD-L1表达的影响，14个基因被确定为影响PD-L1表达的相关危险因素，随后被用于构建耐药基因调控模型（图3c）。基于52个HHOs建立PPI网络，使用cytoHubba插件计算节点连接的degree，10个degree> 33的基因被鉴定为hub基因（图3a, b）。

图3 模型构建和hub基因鉴定

3. 生存分析和PD-L1抑制剂治疗反应预测

基于PPI中枢基因和PD-L1调节基因进行高表达组和低表达组间的KM生存分析，结果显示在PD-L1治疗后，在NDC80和TPX2高表达水平的患者中发现了显著更好的存活率（图4a, b）。随后作者验证了PPI中枢基因和PD-L1调节基因的表达对PD-L1治疗的反应（图4c），箱线图和ROC曲线结果显示，预测PD-L1抑制剂反应效果的前三个基因为GABARAPL1(AUC = 0.56，p = 0.016), PIK3R1(AUC = 0.549，p= 0.04)，以及POLE2(AUC = 0.553，p = 0.027)（图3C）。（ps：KM曲线绘制也可以用小云新开发的零代码生信分析小工具实现，云生信分析工具平台包含超多零代码分析和绘图小工具，上传数据一键出图，感兴趣的小伙伴欢迎来尝试哟，网址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。