92.5分逆袭上岸经验 5张图搞定8分生信文章

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如何提升生信文章的分数？最常用的方法就是蹭热点，一旦发现新热点，立马跟上做生信分析，靠的就是“新”。

那如果不蹭热点还有其他方法吗？

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小云今天再教你一招，就是靠“贴近临床问题”。用生信分析临床问题，会让整篇文章更具有临床意义！并不是单纯的蹭热点，使得常规的生信分析内容照样发高分！

比如接下来要分享的这篇文章，小云看到它的时候，简直不敢相信，如此简单的内容就发到了8分？！如何做到的呢？就是贴近临床验证实验！快和小云一起来看看吧。

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题目：通过综合生物信息学分析，确定PDCD1作为肾移植后急性排斥反应的潜在生物标志物

杂志： Frontiers in Immunology

影响因子：8.786

发表时间：2023年1月

数据信息

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研究思路

急性排斥反应是肾移植术后预后的决定因素，寻找新的非侵入性生物标志物对早期诊断和及时治疗至关重要。从GEO表达谱数据库中下载基因芯片数据，分析差异表达基因(DEGs)，进行GO和KEGG富集分析。采用CIBERSORT计算免疫细胞浸润分布。通过将来自WGCNA的排斥相关基因与选择的KEGG通路-T细胞受体信号通路(hsa04660)交叉，并使用STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用网络，鉴定出关键基因。最后通过流式分析来验证关键基因。

主要研究结果

1. 差异表达基因（DEGs）的鉴定及功能富集分析

分别分析5个与肾移植急性排斥反应相关GEO数据集的DEGs，将DEGs取交集获得了1450个DEGs(图1A)，然后进行GO（图1B）和KEGG富集分析（图1C）。DEGs与T细胞活化最为显著相关，显著富集的免疫相关通路包括Th17细胞分化、Th1和Th2细胞分化以及T细胞受体信号通路。

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图1.DEGs的功能富集分析和维恩图

2. WGCNA和免疫细胞浸润分析

使用WGCNA构建加权基因共表达网络，鉴定出13个模块，各模块与临床特征之间的相关性如图2C所示。选择3个模块中的相关基因作为排斥相关基因。

利用CIBERSORTx分析22种免疫细胞的浸润（图2D）。比较无排斥反应组和急性排斥反应组的免疫细胞组成 (图2E)。

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图2. WGCNA和免疫细胞浸润分析

3. Hub基因的鉴定

因为功能富集分析和免疫细胞浸润分析均表明，移植肾急性排斥反应主要与T细胞活化和信号转导相关。作者选择了一个显著富集的KEGG通路，T细胞受体信号通路(has04660)。将该途径的基因与WGCNA分析得到的7194个排斥相关基因重叠后，得到22个基因并注释到KEGG图中(图3A, B)。这些基因通过STRING进行PPI网络分析 (图3C)。基因PDCD1在两种Cytohubba算法中排名第一(图3D)。此外，PDCD1也包含在上述1450个DEGs中。

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图3. Hub基因的鉴定

4. 验证hub基因的表达与急性排斥反应的关系

为检测CD4 T和CD8 T细胞中已鉴定的枢纽基因PDCD1的表达水平，对126例健康对照组、30例STA受者和12例AR受者的全血(治疗前血样)以及124例移植前全血(移植后1年内肾功能稳定)(STA-pre)、22例移植后1年内发生急性排斥反应(AR-pre)的受者进行流式细胞术检测。AR组CD4 PD1 CD57- T细胞和CD8 PD1 CD57- T细胞的表达水平明显低于STA组和健康对照组(图4-5A-B)。

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