​自噬做生信还能发到8分+?非肿瘤疾病预后模型构建就可以！直接套用肿瘤最常规生信分析思路，效果太绝了!

跨入2023年了，小伙伴们还在观望要不要上车生信吗？

近两年是生信爆火的两年，也是各种生信热点疯狂爆出的两年，如果你赶上了新热点的红利期，那要恭喜你，眼疾手快就能以最小投入发个高分文章！

但是没赶上红利期的朋友也不要直接放弃，不妨回头看看，从一些经典热点中找找新的突破口，如果能达到让审稿人眼前一亮的效果，那文章接收、见刊不就直接水到渠成了（ps：就是在经典热点中找思路突破口属于高级操作，不像直接追赶热点那么容易，需要阅读大量文献去找思路创新点~ ~ 不过小伙伴们不用担心自己找不到突破口，只要盯住小云公众号就ok啦，小云负责找新热点和思路突破口，朋友们要做的就是看准机会及时上车！）

小云这次发现的点是经典热点“自噬”，提到自噬，可能朋友们第一想法是“自噬都在做实验了，做生信发不了高分吧？”

其实不止朋友们这么想，小云在看到这篇文章前也是这个想法，已经把自噬归为主要做实验或干湿结合类方向了，但这篇文章又给我们带来了惊喜···

利用自噬相关基因在非肿瘤疾病（特发性纤维化IPF）中构建预后模型，基本上就是将肿瘤中最常规的预后模型构建思路套用在IPF中就发到了8分+！在一众非肿瘤诊断模型和比较新的疾病分型思路中，预后模型思路的效果简直惊人！

那么，这就是我们要找的突破口了——在非肿瘤疾病中构建预后模型（需要有疾病预后信息），在IPF中换个热点方向（比如线粒体自噬、内质网应激···）或者换个非肿瘤疾病就可以直接复现啦，行动起来！

下面小云就给小伙伴们展示一下这篇8分+的文章

特发性肺纤维化(IPF)是一种慢性进行性间质性肺疾病。许多研究表明，自噬可能与IPF的疾病进展和预后有关。然而，自噬和IPF预后之间相关性的强有力证据仍然缺乏。因此，构建具有自噬相关基因的IPF预后模型至关重要。

从人类自噬数据库网站(http://www.autophagy.lu/index.html) 中收集232个自噬相关基因（AAGs）。在训练集GSE28042中利用单变量Cox分析和LASSO回归分析构建自噬相关的预后模型，并在GSE27957中进行模型验证。进行GO和KEGG富集分析来研究这些自噬相关基因的功能。CIBERSORT算法用于计算高危评分组和低危评分组患者之间的免疫细胞浸润。在临床样本和细胞系中进行qRT-PCR来验证自噬相关风险模型中五个基因的mRNA表达。

1. 自噬相关基因的差异表达分析

首先在GSE28042中确定了5368个差异表达基因（图1C），并且在232个自噬相关基因（AAGs）的基础上鉴定了208个AAGs的表达序列。将差异基因与208个AAGs取交集，共获得71个差异表达的自噬相关基因（图1D）。

图1 IPF中差异表达的自噬相关基因

2. IPF自噬相关基因预后风险模型的建立与验证

使用单变量Cox分析从71个自噬相关的差异基因中鉴定出11个与IPF预后相关的基因（图2A），再用LASSO回归分析筛选5个特征基因构建预后模型（图2B, C）。在训练队列和验证集中进行Kaplan-Meier生存分析并利用ROC曲线评估预测性能（图2C, 图3）。最后构建了一个基于年龄和五个筛选的AAGs的列线图，并利用校准曲线评估其准确性（图4）。

图2 预后模型的建立和生存分析

图4列线图的构建与评价

3. IPF自噬相关预后模型与免疫细胞浸润的关系

使用CIBERSORT算法评估高风险评分组和低风险评分组之间22种免疫细胞浸润差异（图5A），并分析自噬相关基因与特异性免疫细胞之间的相关性（图5G-P）。

图5 免疫浸润分析

4. 自噬相关预后模型的功能富集分析

为了揭示与自噬相关预后模型相关的潜在生物学功能和途径，使用GO富集和KEGG途径分析分析了高风险和低风险评分组之间的差异基因（图6A, B）。

图6 功能富集分析

5. 在临床样本和细胞模型中验证差异表达的自噬相关基因

使用临床PBMC样本进一步通过qRT-PCR验证五种自噬相关基因的表达（图7A），利用 MRC-5细胞建立IPF模型，通过WB验证五种自噬相关基因的表达（图7B）。

图7 关键基因的表达验证

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