最近，有各種CNS大佬文章背書的細胞衰老，火了！

腫瘤和非腫瘤疾病都陸續(xù)有生信文章發(fā)表出來了；非腫瘤疾病的稍微少一些，腫瘤的會多一些，并且預后模型、泛癌等思路都已經發(fā)表了。

那現在腫瘤中細胞衰老的生信該從哪里切入呢？

這可是問到小云的老本行了——找思路切入點。既然很多都是在做腫瘤的進展、預后和分型，那我們就換個思路嘛，腫瘤還是有很多研究方向的，比如轉移、復發(fā)、耐藥····

換個疾病研究方向，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?，純純的生信發(fā)文洼地呀！遇到這種情況，我們要怎么做呢？

當然是抓住機會沖一波呀，朋友們，機不可失時不再來，趁著熱度趕緊上車，一把就能占領生信發(fā)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?，純純的生信發(fā)文洼地呀！遇到這種情況，我們要怎么做呢？

當然是抓住機會沖一波呀，朋友們，機不可失時不再來，趁著熱度趕緊上車，一把就能占領生信發(fā)文高地！

光說不行，直接用剛說到的1篇22年8分+生信文章打個樣！利用細胞衰老相關基因建立轉移預測模型，并且跟生化復發(fā)、放療抵抗、藥物敏感性都進行關聯分析， 8分+純生信文章直接一把拿下！（這擱東北就叫一鍋出，把好東西都擱一鍋燉，相當好吃啊。這篇文章也一樣，把復發(fā)、轉移、耐藥都關聯在一起分析，分數不高都難）

?文章題目：預測前列腺癌轉移和放射抗性的細胞衰老基因預后指數

發(fā)表雜志：J Transl Med

影響因子：IF=8.44

發(fā)表時間：2022年6月

研究背景

在衰老的前列腺中已經鑒定出衰老細胞，并且衰老相關的分泌表型可能與前列腺癌(PCa)相關。本研究旨在建立細胞衰老相關基因預后指數(CSGPI)來預測前列腺癌的轉移和放射抗性。

數據來源

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研究流程

使用加權基因共表達網絡分析(WGCNA)鑒定差異表達基因(DEGs)和腫瘤相關基因。細胞衰老相關基因從GeneCards數據庫獲得，對腫瘤相關基因、DEGs和細胞衰老相關基因進行交叉分析，以確定候選基因。在GSE116918數據集中使用Lasso和Cox回歸分析來建立與轉移相關的CSGPIs，隨后進行臨床相關性、外部驗證、功能富集分析、藥敏性分析以及腫瘤免疫環(huán)境分析。

主要結果

1、CSGPI的建立及其臨床價值評估

通過腫瘤相關基因、DEGs和細胞衰老相關基因的交叉檢測到64個候選基因（圖1C）。在GSE116918中鑒定預后基因并通過Lasso和Cox回歸分析確定ALCAM和ALDH2是獨立的預后基因，進一步建立了CSGPI評分。根據CSGPI評分的中位數將患者分為高/低風險組，證實CSGPI評分可以作為無轉移生存(MFS) 和生化復發(fā)后(BCR)的MFS的獨立危險因素（圖1F）。高風險組的患者比低風險組的患者有更高的BCR風險（圖1K）

在訓練集和驗證集中進行KM生存分析和ROC曲線構建，證明高風險患者有更高的轉移風險（不論是MFS還是BCR后的MFS）（圖2A, B），并且CSGPI評分對MFS和BCR后的MFS有比較好的診斷準確性（圖2D, F）。此外，CSGPI在區(qū)分放射抗性和非放射抗性方面具有較高的診斷準確性（圖2J）。最后發(fā)現lncRNA PART1與MFS密切相關，并且可能通過與75種可能的miRNAs相互作用來調節(jié)ALCAM和ALDH2的表達，進一步建立了ceRNA網絡（圖2N）。

2、功能富集分析

對64個候選基因進行GO（圖3A）、KEGG（圖3B）、GSEA（圖3D）富集分析。

3、TME、藥敏性分析

對免疫檢查點基因與CSGPI評分進行Spearman相關性分析（圖4D）。使用了Xcell算法來分析TME中的免疫浸潤細胞（圖4E）。通過GSCALite分析了ALCAM和ALDH2的藥物敏感性（圖4I）

文章小結

文章雖然用的數據集很多，但分析套路還是比較簡單的吧，僅用4張圖就打造出了1篇8分+的純生信文章，性價比很高啊。并且細胞衰老在腫瘤復發(fā)、轉移、耐藥方向中的生信分析還非常少，也就是說讓你去發(fā)揮的空間相當大喲，只要能找到腫瘤復發(fā)轉移耐藥相關的公共數據就能完美復現啦！在這個生信內卷的大環(huán)境下，抓住機會及時變現成文章才是王道，看到就不要錯過啦！

選分析方向可以從最新發(fā)表文獻入手，當然最便捷的方法當然還是持續(xù)關注小云公眾號中的生信思路推薦，想定制創(chuàng)新性思路歡迎直接call小云。