前两天小记者给朋友们分享了一个单细胞分析的小工具——Scissor，那篇文章聚焦耐药方向，发的7.3分“东方柳叶刀”，今天又看到一个用这个工具分析转移数据，发到10.2分顶刊的文章，看来这个工具非常实用，所以借这篇文章再给大家安利一次~
Scissor算法在单细胞分析中最重要的功能就是解决单细胞数据中没有表型信息的问题，它可以把bulk转录组中带的表型信息（比如耐药、转移、复发等）整合到单细胞中，从而识别表型阴性或阳性细胞亚群。这样咱们要做肿瘤转移耐药方向的单细胞分析时，数据可选择空间就大很多了，并且这是现成的R包，可以直接用于你的分析中，跑代码可比自己吭哧吭哧收转移耐药样本做测序要简单多了，关键是成本大幅降低，这不得用起来！
下面咱们来看下这篇来自江苏省肿瘤医院的高分文章：
（Methylation诱导的 AZGP1 沉默通过刺激肿瘤糖酵解增强前列腺癌转移）
这里是要研究前列腺癌转移相关细胞机制，利用Scissor算法整合PCa单细胞数据+bulk转录组+临床表型数据，来识别转移相关细胞亚群。这个算法虽然2021年就提出了，但目前应用量还不是特别大，所以非常新颖，用上它既帮我们规避数据应用限制，又给文章加了个技能buff，高分自然就来了！这等省时省力又省钱的好工具大家可要用起来，自己实操有难度的话还可以找小记者协助~
除了Scissor算法的应用，文章有多组学分析的助力，并且机制部分还通过scMetabolism代谢分析关联上了糖酵解大热点，最后以湿实验结尾，进一步提升热度和质量，整体内容也很丰富，妥妥的顶刊水平！
总的来说，这篇文章中Scissor算法的应用和单细胞多组学分析以及关联热点的方法，都很值得借鉴，想学的速来！复现过程中方案设计或者单细胞分析、新算法实践有难度话，欢迎找【生信日报】团队合作，经验超丰富，3个月左右就能完成核心分析，现在还推出了生信15周年感恩回馈活动，此时不上车更待合适呀~
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研究思路解构
1.数据：多组学数据
2.思路方法：
1）基于单细胞数据识别细胞亚群，再结合bulk转录组数据使用 Scissor 工具表征具有转移优势的肿瘤细胞亚群，分析转移和非转移亚群间差异基因作为转移相关基因（MRGs）；
2）分析MRGs 与转移能力相关特征评分之间的相关性，通过单变量和多变量回归分析确定了转移的独立预测基因AZGP1，并在单细胞中验证其与转移潜能的关系；
3）通过多个大型数据集、恶性表型实验、体内转移模型和基于临床样本的免疫组化队列验证了AZGP1在 PCa 转移中的作用；
4）通过scMetabolism探索了与AZGP1相关的代谢特征，并通过测量乳酸产生、细胞外酸化率（ECAR）和氧气消耗率（OCR）验证上调的糖酵解；
5）利用多组学数据研究了AZGP1转录的启动子methylation依赖性调控，并通过基于 PCa 细胞的MSP实验进行验证。
主要结果展示
1. 整合单细胞和bulk转录组数据使用 Scissor 工具识别出转移性（Met）和非转移性（non-Met）亚群，并鉴定出6个MRGs，其中AZGP1 表达与肿瘤转移之间存在显著负相关，COX回归将AZGP1 基因确定为转移的稳健独立预测因子
2. AZGP1 表达与前列腺癌的进展和预后相关
3. AZGP1 表达降低会导致肿瘤进展和转移
4. 代谢分析显示，低表达 AZGP1 的肿瘤细胞表现出显著更高的糖酵解能力，实验也证实了PCa 细胞中 AZGP1 的过表达与较低的乳酸水平、减少的 ECAR 和增加的 OCR 相关
5. cg26429636 区域的 DNA methylation与 AZGP1 转录表达的降低有关。MSP 检测显示，高 AZGP1 表达 PCa 细胞中存在低methylation模式，而低 AZGP1 细胞中methylation水平较高
小记者话生信
5张图就拿到了10分顶刊，还是80%的生信占比，并且文章的思路逻辑和分析难度都不是很大，这也太划算了吧！主要是分析角度、新技术和单细胞多组学分析用的好，很适合去模仿复现：
首先转移方向在单细胞中还是竞争比较小的领域，创新性较高。然后就是Scissor算法的应用也有加分作用，它对想用单细胞数据分析耐药、复发转移等方向的朋友来说就是雪中送炭的存在啊，直接解决了数据限制！另外scMetabolism这个工具也可以用起来，在单细胞数据中分析代谢途径，是一种关联代谢机制的好方法~如果你也想复现这个单细胞公共数据分析的新颖思路或者想用Scissor算法，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为您提供全面的生信服务，只要你需要，小记者随叫随到！
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