当当当当，单细胞文章又来了~
小记者前面分享的大多数单细胞文章都离不开3大思路（单细胞+空转公共数据分析+简单验证实验；单细胞公共数据分析+自有临床队列验证；小样本量单细胞自测序+公共数据分析），但今天这篇不一样，咱们换个口味，看一个“TWAS+单细胞分析+机器学习”的联合思路，它比前面3种主流思路更新颖，属于前沿思路，并且生信占比更高，还能发高分，非常适合临床医生使用！咱们团队单细胞分析经验超丰富，需要协助分析可以直接滴滴小记者~
来直接看文章，研究单细胞分辨率下的肺动脉高压 （PAH）发病机制：
1.选题：首先选择的疾病是PAH，它属于较罕见疾病且目前没有可靠的生物标志物，所以首先临床研究价值比较高。另外，PAH中虽然已有一些单细胞研究，但没有TWAS+单细胞整合研究，所以创新性也比较高！
2.联合思路：文章走的是一个“TWAS+单细胞分析+机器学习”的联合思路，从TWAS切入筛选PAH遗传相关基因，然后单细胞分析这些基因并识别功能性亚群，最后机器学习提取生物标志物。三大模块整合在一起形成了一个多维度多组学研究框架，目前这类思路还不多见，所以新颖度是比较高的。另外也用到了很多新颖分析技术，再次拔高了文章的质量和竞争力，成功发到10分！如果TWAS、单细胞高级分析自己做不了的，可以滴滴小记者协助！最后用动物模型做了个表达验证，这一步操作难度不大，但形成了干湿结合模式，发高分更保险，推荐使用~
这篇文章的思路算是比较前沿了，把3块热门分析集合在一起，质量还是很高的，做的也很扎实，符合10分的水平。并且生信占比非常高，性价比很不错，想用单细胞公共数据分析冲高分的朋友，非常推荐可以复现这个思路模式！复现过程中遇难题？单细胞高级分析搞不定？【生信日报】团队已就位，欢迎随时滴滴小记者~
题目：肺动脉高压高 TWAS 活性内皮发病机制的多组学剖析：桥接单细胞异质性、机器学习驱动的生物标志物和发育重编程
研究思路解构
1.数据：GWAS数据、bulk和单细胞转录组数据
2.思路方法：
1）基于GWAS和基因表达数据，利用TWAS鉴定与PAH有遗传关系的候选基因；
2）基于单细胞数据，根据标记基因进行细胞注释，分析PAH的细胞特征；
3）使用 AUCell、UCell、singscore、ssGSEA 和 AddModuleScore 算法来计算每个细胞的 TWAS活性，并比较各细胞类型中的TWAS活性差异；
4）进一步通过基于四分位数的分层鉴定出具有高的TWAS 活性的内皮细胞亚群，并指定为高 TWAS 活性状态 （HTS） 组，随后采用多维分析，包括RO/E、CellChat、CytoTRACE 和 scMetabolism，来表征 HTS 细胞的功能和通讯特性；
5）利用多种机器学习算法从TWAS识别出的PAH相关基因中鉴定出 HTS 的强特征基因，并训练基准随机森林模型来预测HTS状态；
6）进行假时分析以推断和评估表达 TWAS 特征基因 KLF2、RASIP1 和 DEPP1 的内皮细胞的发育轨迹和分化水平，构建基于 CellChat 的共表达网络，以研究KLF2调节内皮细胞的机制；
7）建立PAH动物模型，对 PAH 和对照肺组织中的特征基因（KLF2、RASIP1 和 DEPP1）进行了免疫组化和 qRT-PCR 验证。
单细胞分析需要的运算力比较大，一般都直接在服务器上跑代码，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，大厂的配置且预安装了1k+R包， 2位数就能用1个月，还有一对一技术维护群给随时给解决问题，不要太划算哟~
主要结果展示
1. TWAS分析鉴定出115个PAH相关基因，主要在泛素介导的蛋白水解、ECM 受体相互作用以及 IL-17 信号通路和 FOXO 信号通路中富集
2. 单细胞分析鉴定出21个细胞亚群
3. TWAS活性分析显示，内皮细胞比其他细胞类型具有相对较高的 TWAS 活性，PAH中的 TWAS 活性具有更广泛的状态分布，并且PAH中各种细胞类型的 TWAS 活性存在显著差异
4. 根据四分位数法鉴定HTS 内皮细胞，它表现出显着的组织趋向性，增强在细胞间通讯中的作用，以及在内皮分化中的祖细胞样功能
5. 基于机器学习的特征选择揭示了三个强大的特征基因：KLF2、RASIP1 和 DEPP1
6. 性能评估显示，这3个基因在识别 HTS 细胞方面表现出卓越的预测能力，包含这3个基因的RF模型是最佳模型
7. KLF2在PAH发展中通过内皮细胞介导的细胞间通讯发挥关键作用
8. 在慢性缺氧诱导的PAH模型中验证 KLF2、RASIP1 和 DEPP1 的表达上调
小记者话生信
这个文章确实很新颖啊，小记者看了那么多单细胞文章，这篇着实给人眼前一亮的感觉，尤其是“TWAS+单细胞+机器学习”这个联合思路很值得学习！
文章最大的亮点就是这个多组学思路的应用，现在很多疾病都做了不少单细胞研究，但能整合TWAS分析很少，这就是一个很大的缺口，也是留给咱们做单细胞联合思路的一个好机会，一定要抓住啊！
另外，作者还添加了机器学习模型构建和实验验证，进一步丰富内容，提高文章质量，然后逻辑闭环也做得比较好！这个模式目前还比较少见，生信占比很高，发文效果好，所以很适合实验条件没那么充足的朋友，强推！ 如果你也想复现这个新颖联合分析思路，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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