今天又是大家比较喜欢看的单细胞主题~
不知道大家有没有发现，单细胞分析尤其是肿瘤领域的单细胞分析，一般都不会再加分析方向（比如说铁死亡），而是直接分析单细胞图谱，研究肿瘤异质性，找到新的细胞亚型等等。
但万事皆有例外，今天小记者就给大家分享一个“另类”思路——在单细胞分析中引入了一个分析方向，还是个小众方向（核糖体发生），并且做成了单细胞分析+预后的发文模式，效果很不错，直接发到了8分+，下面一起来看看吧~
这篇文章由武汉大学人民医院刘颜良、郭凤琴团队发表，生信占比高达90%，分析做的非常全面，有些处理方式和分析角度很值得学习，一起来看看文章亮点：
1.小众方向更新颖：文章聚焦核糖体生物发生（RiboSis）方向，近期它在肿瘤中作用逐渐被关注到，有一定的热度，但仍属于小众蓝海方向，推荐使用！比如这篇文章中核糖体生物发生在CRC中就很少被研究，所以这个选题的创新性和研究价值都非常高；
2.联合思路使用：文章主要分为两大模块——单细胞分析和基于机器学习的预后分析，单细胞与机器学习是一个很常用也很好用的发文搭子，并且这里单细胞分析占比较高，新颖性更强，搭配小众选题轻松拿高分！关键是性价比也超高，这不就是普通科研者、小课题组想要的高分低成本思路嘛，快来抄作业吧！单细胞分析需要运算力比较大，大多会在服务器上跑代码，朋友们有需要的话可以考虑下咱们这边的共享/独享服务器~
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3.干湿结合更受杂志青睐：除了联合思路，作者最后还加入了一点细胞实验，实验量没多大，还是最基础的功能实验，但打造成干湿结合的模式就是会更受杂志青睐，发文也更保险一点，有能力建议加上一点~
现在越来越多的文章开始用上单细胞，想做点不一样的分析可以参考下这个思路，想复现的话，可以找小记者来帮忙！单细胞分析具体实操搞不定？【生信日报】团队已就位，欢迎随时滴滴~
题目：结直肠癌中RiboSis相关基因表达的整合分析：对预后和免疫治疗的启示
研究思路解构
1.数据：单细胞和bulk转录组数据
2.思路方法：
1）从文献中提取RiboSis相关基因（RRGs），在TCGA数据库中分析其差异表达，并利用Cox回归鉴定预后相关RRG；
2）基于单细胞数据根据标记基因识别细胞类型，并针对每个细胞群的DEGs进行富集分析；
3）利用InferCNV分析计算所有上皮细胞的 CNVs，通过K-均值聚类区分上皮细胞的恶性程度，并根据预后RRG使用五种算法评估不同细胞类型中RiboSis活性；
4）基于预后RRG使用NMF 算法进行一致性聚类分析，鉴定RiboSis相关细胞亚型，对亚型间差异基因进行富集分析；
5）利用 pySCENIC 方法来研究跨不同细胞亚型的转录因子(TF)活性；
6）利用 CellChat 分析RiboSis相关细胞亚型和其他细胞类型的相互作用，并确定受体-配体对；
7）利用“scmetabolism”R包比较RiboSis相关细胞亚型的代谢活性水平；
8）基于RiboSis相关细胞亚型标记基因，利用10种机器学习算法的101种组合，建立RiboSis相关风险评分，并进行模型评估和验证（这步分析把前面的单细胞和后面的预后分析间的逻辑联系处理的很好，尤其是特征筛选过程，强烈建议学习）；
9）分析RiboSis相关风险评分与免疫浸润的相关性；
10）分析RiboSis相关风险评分对免疫治疗反应和化疗、靶向治疗的预测作用；
11）利用GSVA分析模型基因和标志性途径之间的相关性，并识别核心基因；
12）在细胞实验中验证核心基因的表达和功能。
主要结果展示
1. 转录组分析鉴定了25个预后相关RRG，单细胞分析揭示了八种主要细胞类型，其中T和B细胞主要在免疫反应途径中富集
2. InferCNV分析基于拷贝数变异区分了恶性上皮细胞，NMF识别出四个与RiboSis相关的细胞亚型
3. 转录因子调控网络和细胞间通讯分析
4. 利用机器学习开发了一个包含8个基因的RiboSis相关风险评分，在多个数据集中显示出高预测准确性
5. 免疫相关分析显示，低RiboSis评分与免疫逃逸风险降低和免疫检查点基因上调相关，表明对免疫治疗的响应增强
6.免疫治疗反应和药敏性分析
7. GSVA分析显示8 个模型基因与多种癌症相关途径密切相关，并根据功能相似性鉴定出核心基因PFDN2
8. 实验结果表明，PFDN2在CRC组织中的表达升高，且PFDN2敲低促进了CRC细胞的增殖、迁移和侵袭
小记者话生信
这个文章看下来内容是真丰富啊，分析工作量也不小，但能以90%的公共数据分析发到8.1分，还是非常值的，主要有2个亮点可以学习：
其一，这篇文章的“核糖体生物发生”这个小众分析方向选的很不错，创新性很高！目前这个方向的发文空间还很大，一片蓝海待开发，bulk转录组分析、单细胞分析都可以用，人少不卷，适合上车~
其二，这篇文章虽然用的单细胞+预后的思路模式比较经典，但单细胞占比高，做的也非常全面，所以新颖度更高。另外，单细胞与预后的衔接部分做的也很流畅，非常值得学习！不过单细胞分析还是需要一定的生信基础和硬件设备，自己搞不定的话，可以联系小记者帮你实现！专业的思路设计和生信分析团队随时待命，有需要滴滴！
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