千呼万唤始出来~生信塔最近又发现了一些好东西！在生物体内，葡萄糖和脂质代谢是维持生命活动的基本过程，与多种疾病的发生发展紧密相关，这使得葡萄糖代谢+脂质代谢方向在近几年热度不断，尤其是在肿瘤生长、增殖中的关键作用更是饱受关注。此外，单细胞也仍然是生信文章中频频出现的分析手段。那么，生信塔今天为大家带来哈尔滨医科大的纯生信文章分享，一起来看看它的亮点吧：
1. 在研究思路方面，该研究对胃癌（GC）的普通转录组和单细胞公共数据集进行生信挖掘，获取了GC与糖脂代谢相关的关键基因，鉴定了关键细胞，探究了基因在GC发生发展和预后中的分子机制，转录组+机器学习+单细胞，是比较完整的纯生信研究思路，具有一定的复现意义。
2. 在研究方向方面，该研究着重于糖脂代谢方向，揭示了疾病发展过程中与糖脂代谢相关的关键细胞类型、关键基因以及
信号通路内的重要调节机制，有助于更好地了解疾病进展，为GC新型靶向性预后手段的建立提供了一定的参考。
PS:常规生信思路往往需要收集大量的样本，并进行相应的测序，费时费力，公共数据库的挖掘则能为我们完美解决这一困境。那么如何抓住糖脂代谢等圈内热点研究方向，在0实验的情况下突出重围，生信塔这里有大量的生信好文分享，欢迎小伙伴们随时来访！
题目：研究胃癌中葡萄糖和脂质代谢相关基因的失调及其对免疫和预后的影响
杂志：Biofactors.
研究思路
首先，基于胃癌（GC）的相关数据集进行单细胞数据分析，并进行细胞注释，获取关键细胞和关键基因，并与糖脂代谢方向基因取交集。其次，基于交集基因划分亚型，评价其与免疫相关指标的关联，分析其药物敏感性。最后，基于GC公共数据集，筛选GC的预后基因，并进行通路富集分析，构建预后风险模型和列线图。
主要结果
1. GC单细胞公共数据集数据分析
作者对GC的单细胞公共数据集（来自斯坦福医学数据库）进行数据质控，通过UMAP进行聚类，并进行细胞注释，和
关键基因鉴定，最终注释为8个细胞类别，鉴定出2477个关键基因（图1）。
图1 GC单细胞数据质控及细胞类型注释
2.基于上皮细胞的相关分析
作者对关键基因和糖脂代谢相关基因取交集获得135个细胞差异表达基因 (CDE-GLMRG)，根据通路富集分析选取上皮细胞进行重聚类分析、基因表达分析、拟时序分析，并明确上皮细胞与免疫细胞的相关性（图2）。
图2 基于上皮细胞的相关分析
3. DE-GLMRGs的筛选、分子亚型的鉴定及其通路分析
作者基于GC的公共数据集TCGA-STAD和GSE62254，通过差异表达分析、PCA分析鉴定了DE-GLMRGs对GC患者分型，并展开KM生存分析和GSEA分析（图3）。
图3 DE-GLMRGs的筛选、分子亚型的鉴定及其通路分析
4. GC预后模型的构建
作者通过单因素Cox回归、LASSO机器学习算法和多因素Cox回归建立GC预后模型（图4）
。
图4 GC预后模型的构建
5. 高低风险组的构建及列线图相关分析验证
作者基于预后风险模型的预后风险评分划分高低风险组，并通过列线图的构建、校准曲线、KM生存曲线、DCA曲线、ROC曲线评估其预后价值和诊断价值（图5）。
图5 高低风险组的构建及列线图相关分析验证
文章小结
该研究通过转录组学公共数据库挖掘和机器学习算法探究了GC中的关键基因，通过单细胞测序数据集分析鉴定了GC的关键细胞，为GC发生发展及预后的分子机制研究提供了新的理解。结合公共数据集、机器学习和单细胞共同探究肿瘤疾病发生发展及预后相的分子机制，
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