关注小云的粉丝朋友们还记不记得之前分享过的“失巢凋亡”方向？
当时“失巢凋亡”的生信发文套路——与铁死亡、铜死亡、坏死性凋亡等其他细胞死亡形式的套路基本一致，关键在于“失巢凋亡基因集合”的获得，拿到基因集合后基本上就可以按照之前铁死亡等的套路进行复现！
其实，除了发文套路类似，它的发文规律也跟铁死亡、铜死亡一样，一开始都是最简单的预后模型、然后加些肿瘤分型，慢慢地只用mRNA分析分数不高了就开始做lncRNA或者与其他热点联合，再往后就得追求思路创新或者加一些湿实验···（ps：粉丝朋友们，可以回想一下推荐生信思路的规律，看看是不是这么回事儿~ ~）
所以呢，面对这个形势，咱们“失巢凋亡”的生信思路也得搞个进阶版了，祭出“lncRNA大法”（ps：虽然lncRNA本身有点像过气明星，但它确确实实是个万金油的存在，超级百搭，什么热点都能关联上lncRNA分析来提高创新性，所以关键时刻还是要用上这员大将！）
来浅浅对比一下，“失巢凋亡”3分 和8分 的区别
一眼就能看出8分 的是做失巢凋亡lncRNA预后，并且相比于3分 的文章，8分 的工作量也不大。那是因为目前“失巢凋亡”方向还都是在做mRNA水平的预后模型，但lncRNA还没啥文章，所以创新性就体现出来了，8分 也就到手啦！
题目：膀胱癌患者失巢凋亡相关lncRNA免疫浸润及免疫治疗反应综合分析
杂志：Front. Immunol
影响因子：IF=8.786
发表时间：2022年11月
研究背景
失巢凋亡是程序性细胞死亡PCD的一种形式。研究表明，失巢凋亡参与肿瘤进展和癌细胞转移和扩散的决定性步骤，但它在膀胱癌中的作用仍不清楚。作者试图筛选失巢凋亡相关的lncRNA ，以便建立一个风险模型，了解其预测膀胱癌预后和免疫景观的能力。
数据来源
研究思路
通过Pearson相关分析筛选失巢凋亡相关lncRNA（arlncRNA），并在TCGA队列中进行差异表达分析。利用单变量Cox分析和LASSO回归分析构建基于7-arlncRNAs的风险模型。使用ROC曲线和生存曲线来验证模型的准确性和预后价值并建立列线图。在高低风险组间进行GSEA富集分析、免疫浸润分析和药敏性分析。基于arlncRNAs的表达通过共识聚类分析将BCa患者分为三种亚型，以进一步研究预后、免疫浸润水平、免疫检查点和药物敏感性的差异。
主要研究结果
1. 膀胱癌患者的arlncRNA的鉴定与模型构建
首先对ARGs和lncRNAs 进行Pearson相关性分析，共获得1109个arlncRNAs（图1A），在TCGA队列中进行差异分析，得到223个差异表达的arlncRNAs（图2B）。利用单变量Cox分析和LASSO回归分析构建基于7-arlncRNAs的风险模型（图1C-E）。根据中位风险评分将患者分为高低风险组，使用ROC曲线和生存曲线来验证模型的准确性和预后价值（图2D）。最后，使用临床因素和风险评分建立列线图，并利用校准图评估其准确性（图2A, B）。
图1 膀胱癌风险模型的构建
图2 风险模型的验证和列线图构建
2. 风险评分与免疫浸润和药敏性相关性分析
通过TIMER 2.0数据库CIBERSORT、TIMER、XCELL等算法评估高低风险组间的免疫浸润情况（图3A）。分析比较高低风险组间的TME相关评分（图3B），通过ssGSEA分析免疫细胞亚群的比例和相关途径（图3C）。通过“gg pubr”R包比较了两个风险组之间的免疫检查点表达（图3D）。通过“pRophetic”R包分析风险组间的药敏性（图3E）。
图3 膀胱癌患者免疫浸润和药敏性分析
3. 膀胱癌不同亚型的TME差异和药敏性分析
基于arlncRNAs的表达通过共识聚类分析将BCa患者分为三种亚型（图4A），并分析3个亚型与2个风险组之间的相关性（图4D）。CIBERSORT、TIMER、XCELL等算法评估3个亚型间的免疫浸润情况（图4E），分析比较亚型间的TME相关评分（图4F），通过“gg pubr”R包比较了两个风险组之间的免疫检查点表达（图4G）。KM生存曲线评估亚型间的OS预后情况（图4H），通过“pRophetic”R包分析风险组间的药敏性（图4I）。
图4 膀胱癌不同亚型的TME差异和药敏性分析
总结
这篇文章利用失巢凋亡相关lncRNA建立肿瘤预后模型并进行肿瘤分型分析。分析思路和内容比较常规、简单，还是纯生信，在目前干湿结合要求越来越普遍的形势下，这么简单的纯生信分析能发到8分 ，性价比还是相当高的！
当然，这也是得益于“失巢凋亡”方向目前lncRNA思路用的比较少，不过也可以预见后面也会越来越多，所以趁现在很多人还没有做到进阶版的时候，抓住时机，利用文章附带的基因集合，换个癌种复现so easy！
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