大家有没有发现，近期的虚拟细胞技术发展的特别快，从一开始的ScTenifoldKnk虚拟敲除、到各种虚拟敲除、虚拟扰动、虚拟筛选算法，再到一体化的虚拟细胞，新算法新模型层出不穷，看来大家的科研帮手以后就是虚拟细胞了~
以此同时，用到这些算法的思路更新也很快，现在已经进入到了“双虚拟”时代，虚拟敲除与虚拟筛选联用，既探索基因功能和下游机制，又识别药物关联临床治疗，研究创新性和临床转化价值双高，强烈推荐使用！
下面就给朋友们看一个示例文章，作者在一套常规标志物分析框架上加入了ScTenifoldKnk虚拟敲除、DrugReflector虚拟筛选和scMetabolism单细胞代谢分析算法，技术buff叠满，文章分数直接翻一倍！
先简单介绍下DrugReflector这个虚拟筛选新工具：它于2025年末发表于Science杂志，利用主动学习技术，根据转录组数据筛选与各种疾病表型相关的调节剂。目前大多数文章用到的虚拟筛选都是针对目标基因的蛋白结构通过药物公共数据库+分子对接来筛选靶向药物，但DrugReflector不再局限于单一基因靶点，而是基于基因差异表达谱，从化合物基因表达数据库（如 Connectivity Map）中预测哪些化合物最有可能将疾病的基因表达图谱“扭转”回健康状态，并给出优先级排名。然后咱们只需把排名前几的药物进行分子对接、实验验证即可~
（ANXA1 在头颈鳞状细胞癌化疗耐药性中的特征：人工智能和整合生物信息学分析的见解）
这篇文章由西南医科大学附属医院团队发表，研究头颈鳞状细胞癌（HNSCC）化疗耐药相关标志物：
1.切入角度：首先文章研究化疗耐药就比单独做肿瘤预后、进展要新颖一些，并且不同于常见的耐药分析（用耐药vs敏感样本数据，或者用单细胞Scissor 算法）模式，这里是把耐药相关基因作为一个基因集进行标志物分析和模型构建，更简单了，创新性还更高，这也是一个值得参考的耐药分析策略！
2.思路设计：文章的基本框架还是标志物分析，分为3个主要模块，差异表达+WGCNA+预后模型分析识别目标基因→目标基因的单细胞分析（虚拟敲除、能量代谢分析等）→虚拟筛选+验证，第一个模块就是最基本的标志物分析操作，后面两个部分才是提分重点，单细胞分析部分中虚拟敲除和scMetabolism算法的应用比较亮眼，再结合DrugReflector虚拟筛选新工具，新颖性直线提升，文章分数直接翻倍！从实操上来看，分析工作量不大，思路适用性很强，很适合想用标志物分析冲高分的朋友！新算法工具自己做不了，或者复现过程中思路或分析上需要帮助的，都可以找小记者！【生信日报】团队已就位，主打一个高效且靠谱~
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研究思路解构
1.数据：bulk和单细胞转录组数据、化疗耐药（CR）相关基因
2.思路方法：
1）基于转录组数据进行差异分析，与CR相关基因取交集，获得 CR-DEGs，随后进行全面的体细胞突变分析；
2）利用WGCNA鉴定HNSCC相关模块基因，与CR-DEGs取交集获得候选基因，并进行富集分析；
3）基于候选基因，利用LASSO-Cox 回归构建CR相关预后模型，进行模型评估和验证，识别出一个核心基因ANXA1，分析ANXA1的表达水平、预后价值、生物学功能和免疫相关性；
4）基于单细胞数据识别细胞类型，通过scMetabolism和celltalker分析主要细胞类型中的能量代谢模式和细胞通讯模式，利用Monocle2分析恶性细胞分化轨迹，分析ANXA1的表达分布，利用ScTenifoldKnk分析ANXA1虚拟敲除后下游基因和通路的改变
5）针对 TCGA-HNSCC 队列进行DrugReflector药物虚拟筛选以识别针对 HNSCC 的前10种有效治疗药物，将最佳药物与ANXA1进行分子对接验证，并通过体外实验验证药物作用以及ANXA1的表达和功能。
主要结果展示
1. 转录组分析识别到10个CR相关候选基因，这些基因主要参与 HNSCC 进展过程中的免疫和代谢重编程
2. 通过 LASSO 开发的预后风险模型在训练和验证集中都表现出强大的预测准确性，LASSO-Cox 回归还识别出一个核心基因ANXA1，它在HNSCC中高表达，与不良预后相关
3. 单细胞分析发现发现 ANXA1 主要分布在恶性细胞中，ANXA1 虚拟敲除主要干扰了与 CR 高度相关的分子，如 T 辅助细胞分化和 IL-17 通路
4. DrugReflector虚拟筛选识别出10个顶级治疗药物，其中BRD-K10482608为最佳药物，与ANXA1有稳定的结合作用。实验证实了ANXA1 的致癌作用和 BRD-K10482608 在 HNSCC 中的治疗潜力
小记者话生信
这个文章中虚拟技术和单细胞新算法的应用属实精彩，单看这个标志物分析框架（只用了一个机器学习算法）也就是2分水平，但加上单细胞虚拟技术和新算法后，直接拿下4分+，这效果相当惊艳！这个思路模式给咱们想用简单标志物分析拼一个中等分数的朋友做了个很好的示范，不需要复杂的逻辑思路，只需加上些技术buff就可以达到不错的效果，关键是这个思路的还有很强的普适性，换个疾病套上思路就能发！
现在生信已经进入到了卷技术的阶段（尤其是高分），虚拟技术和新算法势在必行啊，尽快用起来，早用早受益！如果单细胞新算法分析自己搞不定，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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