首先祝大家五一劳动节快乐。小编相信即使是劳动节，肯定还是有很多医务工作者不能休息，还得坚守一线，在这里跟大家说一声，辛苦了，感谢你们。
生信人最近也online了一些跟临床医生合作的文章，之前一直做幕后的数据分析和知识分享，这一次也想着直接走到台前，证明生信的挖掘价值。因为课题合作，所以难免跟临床医生有更多的接触，对于临床科研有了更为深入的认识。首先，小编觉得临床医生做科研是要区分于基础医学的，没有必要花过多的精力研究太多的机制。那么从何处着手呢？小编觉得，如何利用手里的优势资源来做临床科研是最具有意义的事情。首先是找一般规律，当然这种一般规律是区别于常见指标之外的那种。同时还有各种疾病亚型和指标的细分和关联性，这一块还是临床上更有说服力，毕竟科研卷起来，谁做的细，谁是王道。如果实在是找不到规律，也不知道什么指标，可以整理几个病例信息，从真实世界数据出发，或者发给我们简单的做个统计学分析，找找差异，种种这些做为临床医学科研的起手式，是非常非常有意义的。有了非常有意义的起手式，那么还得依赖公开的数据进行分析，因为目前公开的数据并不是很多，所以还得需要结合一些热点，避免撞车。
好了，有了临床上得到的分组，有了研究热点规避掉的数据，其实就可以启动分析了，当然为了避免投入太多沉没成本之后发现方向不适合，建议大家一定要选择生物信息提前对方向进行评估。
生信人团队目前已有很多技术路线，核心基因，ceRNA、表观调控、降维预后、分型预后等等，可以帮助大家快速的判断研究方向适不适合。
如果你有临床的奇怪案例，同时想用生物信息来评估课题方向，欢迎你填写表单，获取对应的培训课程，生信学会，效率加倍。自21世纪以来，随着人类基因组计划的推进，海量的生物学数据涌现在人们眼前，传统的思维方式以及分析手段，已逐渐落后于时代需求，另一方面，伴随着电子计算机技术的大跨步发展，恰好在技术层面满足高通量、大数据的整合以及分析需求，生物信息学应运而生。癌症已经成为严重危害人类健康的主要疾病之一。高通量检测技术迅速发展，成为肿瘤研究的重要手段之一，使得与肿瘤相关的组学数据迅速积累。这些数据对于研究肿瘤的发生发展机制具有重要意义。对海量生物学数据的管理和挖掘已经成为癌症研究的基础与重要方向。(doi: 10.13560/j.cnki.biotech.bull.1985.2015.11.010)。近年来，在生物学层面，对癌症的研究逐渐加深，各种与癌症有关的分子机制也不断被发现，比如铁死亡、铜死亡等分子机制，比如细胞焦亡、免疫原性细胞死亡、m6A与癌细胞程序性死亡等研究。每个分子机制或者说生物学过程，都与癌症息息相关，但是具体到某个具体的癌型，或者说在某种特定癌症中，对于患者的预后有何影响，大部分是未知的。如何将当前的研究热点与我们感兴趣的研究结合在一起，一直是我们面临的问题之一，其关系到课题的深度与背后生物学意义的探索。以我们曾经解读过的2021年6月发表在International Immunopharmacology（IF:4.932）的文章（点击此处超链接阅读原文）为例，该文章的做法就是非常经典且有效的差异分析+随机森林特征筛选构建预后模型。在文章中，作者下载了HNSCC患者的mRNA表达数据和相应临床数据，对231个铁死亡相关基因进行随机生存森林分析，KM分析和Cox回归分析来构建预后模型并使用GEO队列进行验证。最后用7个基因构建了预后模型，可以将患者分为高风险组（HRisk）和低风险组(Lrisk)，HRisk组的OS较差。多因素Cox回归分析表明风险打分可以作为独立预测因子。HRisk组与肿瘤相关通路和基质打分上调有关而LRisk组抗肿瘤免疫细胞和免疫特征比例较高。该文章就展示了作者在他所感兴趣的领域，利用当时热点——铁死亡，利用随机森林进行特征筛选，成功构建了预后模型，并在后面的分析中利用模型区分样本，观察了模型分组样本在免疫微环境方面的差异。在22年的今天，也也是同样适用的，比如当下流行的铜死亡因子等等。
以我们曾经解读过的今年一月份发表在Frontiers in Immunology (IF= 7.5607)上的文章（点击超链接阅读原文）为例，该文章也是同样经典且有效的基于特征分型然后构建预后模型。在该研究中，作者使用36个公认的组蛋白乙酰化基因，使用ConsensusClusterPlus对774例HCC样本(TCGA-LIHC、ICGC-LIRI和ICGC-LICA队列)的mRNA表达数据进行分析，识别得到三个表型相关亚型，后使用亚型间差异基因进行PCA分析，选取主成分1和主成分2作为特征分数（HAscore），构建模型。后续作者也比较了模型分组之间临床特征以及免疫微环境之间的差异，研究导致不同HAscore组之间出现预后差异的潜在机制，以及在肿瘤药物敏感性做了进一步探索。该文章就展示了作者在他的研究方向中，利用组蛋白乙酰化基因，进行分析，方法也是同样适用的，同样的思路，为什么不在铜死亡上试一试呢。本文首先是对所收集的三个bulk RNA-seq数据集分别做差异分析，筛选出恶性细胞以及非恶性细胞的标记基因，进一步利用胃腺癌的scRNA-seq数据进行肿瘤异质性分析，筛选出高度异质性的细胞群，随后研究不同细胞群中的分化轨迹和相应基因阐明癌症发展的分子机制。文章的最后一部分是构建风险评分模型及其验证。殊途同归，在2022年今天，预后依旧火热，无论是特征筛选，还是聚类分型分析其中的差异，本质上都是构建一个行之有效的预后模型，对患者进行区分，从不同的角度，比如免疫微环境的差异、基因组层面的改变等方面，寻找造成预后差异的原因，在免疫方面探索其不同分组患者对于在免疫方面的差异，以及不同分组患者在抗肿瘤药物中的敏感性差异，为后续用药，甚至免疫治疗提供参考，为未来的精准医疗打下基础。我们的首要任务是选好结合点，在热点与我们的研究方向巧妙地联合在一起，在保持新意、创意的同时，不失经典且稳健的、历经验证的分析方法才能先人一步吸引到审稿人的目光。至于具体选择，不论是最近火热的铜死亡，还是免疫原性细胞死亡等等，完全取决于你和你想要研究的癌型的特点。更多生信分析问题咨询：18501230653（微信同号）