7分+ 基因家族+單基因多組學生信分析思路，腫瘤免疫、甲基化、ceRNA多重熱點一網打盡，絕對的高性價比之選！！
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前面我們介紹過一些單基因生信分析思路，大多把它歸類為一種「乾濕結合」類文章的提分利器，當然這類文章想發高分的話，實驗比例還是比較高的。那麼除了乾濕結合類文章，雜誌也比較青睞單基因泛癌分析或者多組學分析，那麼針對不想做太多實驗還需要發高質量文章的科研小夥伴，該怎麼選擇思路呢？看看下面這篇文章是不是可以給你一些靈感，將基因家族的生信分析與單基因多組學生信分析聯合，並且關聯上國自然熱點腫瘤免疫、甲基化、ceRNA，分析思路創新與多重熱點強強聯手，高分文章輕鬆搞定，妥妥的高性價比、省錢提分最優選，你心動了嗎？千萬不要錯過喲
思 路 設 計
想做單基因生信分析怎麼設計思路? 怎麼關聯熱點？熱點怎麼分析才能發高分? 不知道怎麼做的小夥伴快來找小編吧~
私信小編獲取文獻原文
文章2022年4月發表於Frontiers in Immunology（IF=7.561）題目：TRPV通道家族在透明細胞腎細胞癌中的預後和生物學功能的多組學分析
研究背景
瞬時受體電位 (TRP) 通道是一類主要的非選擇性陽離子通道，它參與感知各種細胞內和細胞外刺激，TRPV家族（TRPV1-6）是TRP通道的亞家族之一，參與了多種腫瘤的發生和進展。然而，TRPVs 在透明細胞腎細胞癌 (ccRCC) 中的生物學功能和預後價值仍然很大程度上未知。
數據來源
研究流程
主要結果
1. TRPV家族成員的基因表達
首先基於GTEx資料庫探索了TRPV1-6在人體正常器官和組織中的分布情況。接下來從 GEPIA 資料庫中獲得了 TRPV1-6 在腫瘤和配對正常組織中的基因表達譜，發現TRPVs在腫瘤和正常組織之間表現出不同的表達模式（圖1）。然後，使用來自 TCGA-KIRC隊列和GSE53757數據集來探索 ccRCC 與正常組織之間 TRPVs 的表達差異（圖2）。
圖1 TRPV家族在人體正常組織和腫瘤組織中的分布。
圖2 ccRCC組織中TRPV家族的基因表達
2. TRPV家族的基因和蛋白質網絡的遺傳改變
使用 cBioportal 工具來評估 538 個 KIRC 樣本中 TRPV 成員改變的頻率，發現TRPV 家族很少發生突變，高度保守。GeneMANIA 資料庫進行的基因-基因網絡顯示，TRPV 家族與 20 個潛在的靶基因相互作用，且PPI網絡顯示TRPV家族成員有密切的聯，TRPV3 位於網絡的中心，可能是 TRPV 家族中最關鍵的成員。
圖3 TRPVs的基因組改變以及基因-基因和PPI網絡構建
3. ccRCC中TRPV家族的生存分析
單因素 Cox 回歸分析顯示 TRPV1 和 TRPV3 高表達而 TRPV4 低表達與 ccRCC 患者的不良預後相關。多變量 Cox 回歸分析中，TRPV3 高表達和 TRPV4 低表達是 ccRCC 患者 OS 的獨立危險因素。Kaplan-Meier 分析證明，高 TRPV3 表達的 ccRCC 患者生存期短。表明TRPV3 和 TRPV4 可以分別作為 ccRCC 患者預後不良和良好的生物標誌物。
圖4 ccRCC中TRPV家族的生存分析
4. TRPV家族在ccRCC中的預後和診斷意義
鑑於 TRPV3 和 TRPV4 是潛在的預後生物標誌物，作者開發了一個列線圖，通過擬合 TRPV3/4 表達和 TNM 分期來預測 ccRCC 患者的總生存期。
圖5 TRPV家族在ccRCC中的預後和診斷價值
5. ccRCC患者的TRPV3表達以及與臨床參數的關聯
利用IHC 染色驗證 ccRCC 組織和正常組織之間 TRPV3 表達的蛋白質水平（簡單實驗驗證）。通過 GSCA 資料庫，評估了 TRPV1-6 表達與 ccRCC 患者病理分期之間的關係。利用臨床信息評估TRPV3 表達與臨床變量之間的相關性。
圖6 TRPV3表達與臨床參數的關聯
6. ccRCC中TRPV3的DNA甲基化分析
利用GSCA工具來分析TRPV3甲基化和TRPV3 mRNA表達，並且將甲基化狀態與臨床特徵關聯分析，發現TRPV3的DNA甲基化可能參與了ccRCC的發生發展，與ccRCC患者的預後密切相關。
圖7 ccRCC中TRPV3的DNA甲基化分析
7. ccRCC中TRPV3的功能富集分析
利用TCGA-KIRC 隊列在 TRPV3 高表達組和 TRPV3 低表達組之間鑑定了 537 個差異表達基因 (DEG)，對DEGs進行GO和KEGG富集分析。
圖8 ccRCC中TRPV3相關基因集的功能富集分析
8. ccRCC中TRPV3的免疫浸潤分析
基於GSE73731數據集利用 CIBERSOFT 算法分析ccRCC 樣本中 22 個腫瘤浸潤性免疫細胞 (TIIC) 的比例。進一步分析了 TRPV3-low和 TRPV3-high組之間每 22 個 TIIC 的比例差異以及評估了TRPV3 表達與 22 個 TIIC 水平之間的相關性。
圖9 ccRCC中TRPV3的免疫細胞浸潤分析
9. TRPV3 與免疫檢查點之間的關係
使用「ggplot2」R軟體包評估TRPV3和免疫檢查點之間的表達相關性。
圖10 ccRCC中TRPV3表達與免疫檢查點的相關性
9. 在 ccRCC 中構建SNHG3/ AL513497.1 -miR-10b-5p-TRPV3 軸
利用在線網站預測TRPV3的上游調控miRNA和lncRNA，並分析調控軸與免疫浸潤的相關性，最後得到與 ccRCC 預後和發展相關的 SNHG3/ AL513497.1 -miR-10b-5p-TRPV3 軸的預測模型。
圖11 SNHG3/ AL513497.1 -miR-10b-5p-TRPV3 軸的構建
文章小結
本研究利用基因家族生信分析加上單基因的多組學分析（轉錄組+基因組+表觀組），再靠上國自然大熱點「腫瘤免疫微環境」，分析思路有一定的創新性但分析手法並不複雜，不需要加太多的實驗驗證，單純靠這兩類分析也可以撐夠數據量，妥妥的省錢提分發文攻略，上手一試吧~