生信当前7大热门方向🌞潜力无限❗

生信分析的广泛应用

生信分析可以应用于基因组学、蛋白质组学、微生物学等不同领域，可以帮助更好地理解基因和蛋白质的功能，以及微生物群落的结构和功能。近年来，生信在临床研究中应用广泛，其热度一直不减。

然而，随着生信分析的广泛使用，竞争愈加激烈。想在这个领域发表高质量文章，必须抓住当前的研究热点。

今天特别为大家搜集了7个生信研究热点，学会跟热点，找准生信分析风口，发表机会才更大哦！

1. 巨噬细胞

巨噬细胞拥有两种亚型（促炎作用的M1和抗炎作用的M2），它们在多种疾病或肿瘤的发生和治疗中有重要影响。同时，巨噬细胞与免疫调控组的复合研究近几年涌现不少高分佳作。

相关生信研究思路

比较经典的思路是联合单细胞转录组和bulk转录组分析巨噬细胞的相关标记物。

首先通过单细胞分析的常规方法进行细胞簇聚类和注释。然后通过细胞通讯分析、轨迹分析和差异基因注释找到关键靶点。再结合bulk-seq的表达数据和病例表型信息进行风险模型构建、生存分析、免疫细胞浸润分析和药物预测。

案例

一篇今年四月发表在Nature上的文章，从神经免疫工作出发，围绕巨噬细胞这一热点，通过干湿结合实验明确了CGRP在促进组织修复中的机制。

2. 中性粒细胞外诱捕网（NETs）

中性粒细胞外诱捕网NETs（Neutrophil extracellular traps）是由活化的中性粒细胞分泌，由DNA、蛋白质和抗菌蛋白组成的网络结构，负责捕获和杀死细胞外病原体。

NETs的两种形成途径

1. NETosis：即中性粒细胞的炎性细胞死亡方式。NETs形成过程中伴随着中性粒细胞的死亡。
2. 非溶NETosis：可独立于细胞死亡。NETs可能导致不受控制的炎症反应，导致组织病理学改变。

🔍 相关生信研究思路

通过已发表的文献获取NETs的相关基因，结合感兴趣的疾病，利用公共数据库，通过相关性检验、差异表达、机器学习筛选等方法筛选出NETs相关疾病标志物。

然后基于疾病分型、免疫细胞浸润分析、KEGG注释等方法分析标志物的诊断作用和病理机制。

案例

一篇文章涉及中性粒细胞外捕获物的肝细胞癌肿瘤微环境和免疫疗法反应预测特征描述。

3. 瘤内菌群

自从2020年Science首次揭示瘤内菌群存在， 肿瘤相关微生物研究 可谓江湖再起波澜。

今年年初，来自武汉协和医院的团队在Signal Transduction and Targeted Therapy （2023影响因子：40.8）上发表了一篇瘤内菌群与癌症发展和治疗的综述。

作者总结，瘤内菌群具有粘膜屏障、临近组织及血源性侵袭三种可能来源， 通过诱导基因组不稳定性和突变，影响表观遗传修饰、促进、规避免疫破坏、 调节代谢及激活侵袭和转移等途径，促进肿瘤的发生和发展。

它有望成为预测标志物，分析手段可以从常规菌群分析入手， 并且，结合近几年的热点 “肿瘤微环境”、 “免疫治疗” 配合良好，是研究肿瘤的朋友们非常值得考虑的方向。

而且，复旦大学附属中山医院发表的研究，已经为想跟随这个热点的研究者展示了 标准的分析流程，提点了分析结果去噪的实验方法 （应用Decontam去除操作环境中的污染细菌等）， 站在巨人的肩膀上，事半功倍，赶紧冲吧！

🔍 相关生信研究思路

结合瘤内菌群的研究，探索肿瘤微环境中的菌群作用机制，通过公共数据库和高通量测序， 分析菌群结构及功能对肿瘤发生、免疫治疗的影响，进一步挖掘潜在治疗靶点。

基于公共数据库或自测数据中瘤内菌群和其他组学，通过常规菌群分析手段， 进行多样性分析、差异分析、分析菌群特征和表达特征菌群。 再通过关联分析方法，结合宿主的其它组学（转录组、代谢组等） 与瘤内菌群特征分析潜在的致病机制。

4. 共病

共病（Comorbidity）是指一个人同时患有两种或多种不同疾病的情况。 共病研究是指研究人群中同时患有多种不同疾病的情况，以及这些不同疾病之间的关联和影响。

🔍 相关生信研究思路

1. Meta分析： 整合不同研究关于共病现象的数据，如患病率、相关因素、影响结果等， 以构建综合疾病关联模型。
2. 孟德尔随机化（MR）： 利用遗传变异作为自然随机分配的工具来评估共病之间的因果关系， 了解共病现象的发生机制和关联性。
3. 基于基因表达数据： 找到疾病关联靶点，揭示共病关系的分子机制。

🔍 案例

2024年7月25日，浙江大学医学院的学者在顶级期刊《Lancet》子刊 eClinicalMedicine发表研究。

使用了来自美国、欧洲和亚洲24个国家的5项前瞻性队列研究中的数据， 旨在研究社会经济地位（SES）与躯体慢性病发作后发展为 心理和认知机能退行性共病（身心脑共病）之间的关系。

5. 双硫死亡

如果你对研究铁死亡、铜死亡感到厌倦，那双硫死亡就好好关注下吧！

2023年3月，发表于《Nature Cell Biology》杂志上的研究论文 “Actin cytoskeleton vulnerability to disulfide stress mediates disulfidptosis” 首次报道了双硫死亡的新型细胞死亡类型。

其主要机制是NADPH供应不足导致无法将脱氢酶还原为半胱氨酸， 引起二硫化物应激，导致肌动蛋白和细胞骨架蛋白形成二硫键， 进而引发细胞骨架收缩和与细胞质膜的分离，最终导致细胞死亡。

这一过程受胞外脱氢酶转运蛋白SLC7A11调节，其高水平表达可 导致脱氢酸摄取增加，引起细胞NADPH供应不足，最终导致细胞死亡。

图：双硫死亡的机制示意图

相关生信研究思路

基于公共数据库，对感兴趣的疾病利用“双硫死亡”基因集筛选疾病生物标志物， 进行诊断模型的构建以及疾病分型分析。此外还可以对双硫死亡相关的基因、非编码RNA、 表观遗传、免疫微环境等进行分析。

案例

识别和评估基于二硫化物相关基因的预后模型：对肺腺癌免疫微环境和肿瘤生物学的影响

Identifying and assessing a prognostic model based on disulfidptosis-related genes: implications for immune microenvironment and tumor biology in lung adenocarcinoma

该文拿到了国自然和中国博士后的科学基金“双杀”！构建预后模型、诊断模型， 以及疾病分型分析也是针对双硫死亡常见的研究套路。

6. 血管生成拟态

血管生成拟态（vasculogenic mimicry，VM）指高侵袭性肿瘤细胞通过变形和重新塑造细胞外基质形成类似血管的通道， 以满足它们的能量需求。VM是一种独立于内皮的肿瘤微循环方式，它通过向肿瘤提供血液灌注， 刺激肿瘤细胞释放蛋白酶，从而降解基底膜和细胞外基质，进而促进肿瘤的增长和转移。

🔍 相关生信研究思路

利用公共肿瘤数据集，通过DEG分析、WGCNA、生存分析预后模型等方法筛选出与VM相关基因。 再联合免疫细胞浸润分析、PPI网络、药物预测、单细胞组学分析等手段，进一步解释这些基因与疾病的联系。

🔍 案例

这一篇获得自然资助的文章揭示了BMP2在喉鳞状细胞癌中与VM的密切关系，干湿结合的验证方法很有参考价值。

RUNX1–BMP2 promotes vasculogenic mimicry in laryngeal squamous cell carcinoma via activation of the PI3K–AKT signaling pathway

7️⃣ m7G修饰

m7G是鸟苷的N7位上修饰甲基。tRNA也会受到m7G修饰的严格调控，m7G修饰给tRNA带来正电荷， 稳定tRNA的tRNA三级核心。此外，tRNA m7G修饰提高了m7GtRNA解码密码子，从而提高了翻译效率。 核糖体易位和翻译增强也受到tRNA m7G的调节。

🔍 相关生信研究思路

根据已发表的研究或数据库获取m7G调控的基因数据集。然后利用公共数据库的组学或临床数据对感兴趣的疾病， 利用差异表达、功能注释、生存分析、免疫评估、机器学习和PPI网络等常规生物信息学手段， 寻找与m7G调控相关的疾病基因标志物，分析潜在机制。

🔍 案例

来看一篇获得自然基金的研究，想要对tRNA m7G修饰机制进行研究的朋友们可以学习一下。

METTL1-mediated tRNA m7G methylation and translational dysfunction restricts breast cancer tumorigenesis by fueling cell cycle blockade

以上就是7个生信分析的热点啦！你学会了吗？很多医学学生还在观望，要不要花精力去学习生信分析， 不管身边人怎么说，你只需要记住，无论什么时候，生信分析都值得医学生成去学。

生信分析不仅仅是能满足医学生持续发文的需求，而且是像英语一样的必学技能， 可以帮助你懂得如何利用大数据，如何分析自己数据，如何利用别人的数据为自己的研究添砖加瓦。

就这么说吧，虽然生信分析难啃，但啃下来，对医学生终身受益！