6张图拿下7分+，纯生信+单基因+致病菌肿瘤分析，不做实验也能发高分？
相信关注布小谷的小伙伴也发现了，单基因生信分析要想写得好，有两点是必不可少的：一是我们的主角基因一定要有选得有理有据，且有一定的研究价值。二就是我们的行文思路一定要严谨合理，避免分析流程过于冗杂而使读者找不到文章重点。还有呀，就是最好能加入一些创新性的东西，更能打动审稿人，更容易发出高分文章呀。今天，布小谷就带着大家来品一品，这篇文章的作者是怎么只用6张图就博得审稿人青睐的吧~
（ps：还没有接触过单基因分析的生信小白们抓紧上车，关注布小谷，这里有多有趣有料的生信知识哦）
布小谷细细读了这篇文章，发现呀，作者虽然也是按照咱们熟知的单基因思路模板（差异基因分析+临床分析+功能探索+免疫分析）去完成的整个分析流程，但同时也加入了一定的创新点。首先就是在基因的选择上，以致病菌为连接点，寻找肿瘤与先天性免疫相关基因之间的联系，最终鉴定出了一个具有较高临床意义的新型基因，以及围绕单基因进行了一连串的基因家族的分析，为未来的工作提供了更多靶点。另外，文章分析思路科学严谨，丰富饱满且逻辑性比较强，利用了较多的数据库来扩充自己的文章架构，7分+简直手到擒来！
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题目：PTPN20作为先天性免疫相关基因在幽门螺杆菌感染胃癌中的鉴定
杂志：Front immunol
影响因子：IF=7.3
发表时间：2023年6月
研究背景
近年来，越来越多的证据表明幽门螺旋杆菌（Hp）感染是胃癌（GC）的主要危险因素之一，阐明Hp导致GC的分子机制有利于GC的治疗。而天然免疫在防御机体抵抗细菌感染中起着至关重要的作用，在Hp致胃病的各个阶段，Hp与天然免疫系统之间都存在复杂的相互作用。因此，鉴定胃癌中先天免疫相关基因，并探讨其作为Hp相关性胃癌预后标志物和治疗靶点的潜能是可行且必要的。
数据来源
研究思路
首先，分析TCGA数据库中GC合并Hp感染与正常样本、GC合并与不合并Hp感染中差异表达的先天免疫相关基因，鉴定出Hub基因。然后针对该基因进行临床预后相关性分析，探讨hub基因的预后价值。随后，结合转录组数据、体细胞突变数据和临床数据，构建PPI网络探讨基因与蛋白的相互作用、进行GO、KEGG、GSEA功能富集分析寻找起关键作用的生物通路、以及通过肿瘤突变负荷分析和免疫浸润分析来揭示候选基因的病理相关性。最后，文章构建了ceRNA网络来识别候选基因调控的基因和途径。
主要结果
1. Hub基因的鉴定以及预后相关性分析
与正常对照样本相比，在Hp感染的胃癌样本中基因表达谱共鉴定出78个差异表达基因，在GC合并Hp感染组和非感染组之间，共鉴定出7个差异表达基因，取交集后鉴定PTPN20为hub基因。Kaplan - Meier生存分析显示PTPN20高表达与预后不良显著相关（图1 A-B），单因素Cox分析发现PTPN20高表达与更高的总生存风险显著相关（图1 C-D），ROC曲线也表明PTPN20表达预测Hp相关GC预后的诊断准确性较高（图1E-F）。总之，研究结果支持PTPN20在癌症进展中发挥关键作用的假设。
2. 构建PPI网络和DEGs的功能富集分析
通过limma包分析鉴定PTPN20高低表达间的差异基因，使用STRING数据库对差异基因进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析，并使用Cytoscape创建PPI网络模型（图2A）,了解PTPNs家族基因之间的联系，结果表明PTPNs家族基因具有紧密的相关性和调控关系（图2B），在各种癌症的发展中起着重要作用。GO结果表明，BP主要与皮肤的发育有关（图3A），KEGG通路分析显示DEGs显著富集在致心律失常性右心室心肌病、补体和凝血级联、味觉转导和神经活性配体-受体相互作用（图3B）；GSEA分析发现了一些可能与Hp感染相关的潜在信号通路，包括Toll样受体信号通路、胞质DNA传感通路等（图3C）。
3. 免疫细胞浸润景观分析和肿瘤突变负担估计
使用R包，CIBERSORT估计每个肿瘤样本中22种浸润免疫细胞类型的相对分数。评估免疫浸润分布结果与PTPN20表达之间的关联。发现PTPN20表达与巨噬细胞M1和活化的肥大细胞水平呈显著负相关（巨噬细胞M1和肥大细胞在先天性免疫中起着至关重要的作用），表明PTPN20在调节HP相关GC的先天免疫中起作用（图4）。肿瘤突变负担（TMB）为每百万碱基肿瘤DNA的外显子突变总数，利用maftools软件包基于TCGA数据库的数据生成突变注释格式，在PTPN20高表达和低表达组中分析和可视化体细胞突变数据，显示低表达组的突变显著低于高表达组，表明较高的PTPN20表达水平可能肿瘤突变负担较低（图5）。
4.ceRNA网络的构建使用生物信息学方法预测PTPN20、下调DElncRNA和上调DEmiRNA之间的关系。使用Diana-microt，ElMMo，MicroCosm和miRanda数据库预测ceRNA网络的靶miRNA。构建了一个包含7个lncRNA和5个miRNA的ceRNA网络，使用Cytoscape软件对网络进行可视化（图6）。以PTPN20为中心的ceRNA网络可能为PTPN20和Hp相关GC的未来工作提供更多靶点。
文章小结
整体来说这篇文章内容非常丰富，差异表达、预后、富集、免疫、突变、ceRNA等分析流程都进行了展示，对于生信小白来说可以作为一篇单基因启蒙文章来学习。尤其是作者对于基因家族的相互作用分析更是文章的亮点，既提高了文章的临床意义，又为以后的细致分析打下了基础，即使是想要开展后续的实验验证也有理有据，小伙伴们快快借鉴起来呀！
