多热点整合还在创造奇迹！
1个月接收，纯生信，8.5分，搞科研的人都能get到这三者结合的含金量！
确实，北京安贞医院团队这波操作属实让人羡慕。馆长的理解，本文是将一个3-5分的生信挖掘的研究，和3-5分的孟德尔随机化研究相整合，这就获得了这篇8.5分的经典之作，还真是1+1>2了！下面我们一起简单看看其亮点。
文章以阿尔兹海默症（AD）为疾病对象，从细胞死亡角度入手（国自然热点），结合10种机器学习方法（热门方法，且筛选了10种算法的113种组合，也很有诚意），筛选基因构建疾病模型（到这还是一篇标准的生信分析文章，根据目前卷的程度，估计发3-5分）；然后以构建模型的这几个基因为暴露，利用孟德尔随机化分析，阐述基因和疾病的因果关系（生信分析+MR的经典组合）。
生信分析+MR整合，再结合基础热点和机器学习等提分神器，能让研究有质的提升。如果用小众疾病+新出现的基础热点（比如乳酸化修饰等），想实现1个月发纯生信的高分文章，概率就大多了。感兴趣想复现的小伙伴，欢迎滴滴馆长哦！
题目：利用不同的调节细胞死亡模式来识别阿尔茨海默病的诊断生物标志物
研究背景
调节性细胞死亡(RCD)与阿尔茨海默病(AD)存在关系，但是缺乏从基因层面阐述其诊断价值。
研究思路
作者取8个队列，利用RCD基因进行聚类分析并对患者进行分型，获取不同亚型之间的差异表达基因（DEGs）；利用机器学习算法根据差异基因进行模型筛选；最后利用MR分析模型基因与疾病的因果关系。
主要结果
1. AD亚型的鉴定和分析
整合疾病的八个数据集，通过聚类识别出两种AD亚型。同时，分析发现245个共有差异表达基因，主要涉及神经信号和退行性途径。A亚型免疫活性高，免疫细胞浸润显著，免疫调节剂表达强，通路活性高。
图1：AD亚型的鉴定
图2：AD亚型间的免疫浸润分析
2. 与AD进展相关的关键模块基因的鉴定
通过WGCNA识别与AD进展负相关的绿松石模块，其中包含277个关键基因。这些基因在神经退行性途径中显著富集。将AD相关的模块基因与差异表达基因取交集，共获得23个重叠基因。
图3：WGCNA分析
3. RCD.score的构建和分析
基于23个重叠基因，通过10种机器学习算法的113组组合，共筛选出12个特征基因。ROC分析显示随机森林模型AUC值最高，优于其他12个模型。免疫浸润分析表明高RCD.score组免疫活性更强，免疫细胞浸润更显著。
图4：RCD.score的构建
图5：免疫浸润分析
4. MR分析
从FinnGen数据库中筛选出130个与AD相关的风险基因，经过与12个模型基因取交集，最终筛选出4个基因作为暴露因素，利用SMR分析确定基因与AD之间的因果关系。
图6：AD风险基因的识别
图7：SMR分析
小结
综上，本文利用生信分析+MR整合，再结合基础热点（细胞死亡）和机器学习（10种算法的113种组合）等提分神器，虽然工作量确实有点大，但是将两篇相对低分研究合并成一篇高分文章，这才实现了1个月发8分。小伙伴们更换个疾病，再换一个基础热点方向，高分思路就这来了。想复现但是思路或者技术受限，欢迎滴滴馆长哦！
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