必能出圈的泛素化思路合辑，错过后悔！

2023-05-17 21:17:48, CC

今天我们来说说如何做泛素化的生信分析。在这之前，先看两篇以下两篇文章：

泛素化生信思路
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文章一

Identifification of Ubiquitin-Related Gene-Pair Signatures for Predicting Tumor Microenvironment Infifiltration and Drug Sensitivity of Lung Adenocarcinoma

这篇文章是典型的分型+预后分析，纯生信，发到了IF:6.575的期刊。



  


文章二

Prognostic Signature, Immune Features, and Therapeutic
Responses of a Novel Ubiquitination-Related Gene Signature in
Lung Adenocarcinoma

这篇也是纯生信，简单的降维+预后分析，发了4.501分。


看，不难吧，谁说纯生信发不了文章的？如果发不了，那就是主题热点没选对（哈哈，不是）

持续关注生信人文章的小伙伴应该有印象，之前已经为大家分享过非常多的热点文章以及生信思路，单单是细胞死亡领域就有很多，例如细胞焦亡、坏死性凋亡、泛凋亡、铜死亡、失巢凋亡、双硫死亡等等。虽然今天不谈细胞死亡，但是今天说的泛素化一点也不亚于细胞死亡，它可是对于细胞生存和肿瘤形成有重要影响的呀！下面给大家带来的是泛素化的生信研究思路！

思路一：泛素化相关signature
当我们拿到一个基因集合的时候，最基础的思路就是基于这个基因集合进行筛选，并且构建一个signature，也就是降维+预后分析。以铁死亡、细胞焦亡和铜死亡为例，最简单的便是构建预后signature。特点是速度快且直切重点，不到两个月就能轻松做出一个3-5水平的结果，运气好投到一个潜力股期刊的话，还能借势涨分噢。




上述文章可以代表这个水平两个非常经典的思路，一是基于基因集合本身进行筛选和构建signature（降维+预后分析）；二是先聚类识别不同的亚型，再选择不同亚型间特征构建signature（分型+预后分析）。从数据层面来说，泛素化就是换了个基因集合而已。

思路二：单细胞数据出发或者单细胞联合bulk RNA数据
目前生信文章已经非常“卷”了，但是单细胞数据分析依然是文章除了热点方向之外很好的加分项。单纯挖掘单细胞数据或者联合bulk RNA数据，能够轻松发到6-8分的水平。只不过与前两个经典方式比起来，有一定的分析难度，也更考验大家对分析结果的解读功力。



悄悄告诉大家，目前有不少文章凭借单细胞+bulk+湿实验验证，再加上一个不错的热点主题，都已经冲到12-14分啦~

思路三：泛癌分析
针对某个基因集合的泛癌刻画现在已经比较成熟了，基本上只要基因集合选得恰当，不加单细胞数据都能做到10以上。哪怕是小范围的泛癌也可以轻松做到至少5的水平。例如下面这两篇文章，期刊和审稿人对这种形式还是非常愿意接收的。



思路四：泛素化相关疾病分型
基于某个基因集合的分子分型可以很好的关联临床，同样是非常经典的思路。当然与思路一的区别在于分析内容相对较多，书写起来也相对复杂一点。不过如果结果很好的话，是有机会冲高分的。同样以铁死亡和细胞焦亡为例，我们可以看到两篇文章来自于同一个7分以上的杂志。说明这种XX相关疾病分型的方式完全可行！


思路五：非编码RNA
非编码RNA不用多说，之前为大家介绍的铁死亡lncRNA是能够发到Nature Communications的。虽然提到ncRNA就会想到可能不好验证，但这也不妨碍它可以冲到10分以上的期刊上！



小结

除了前面为大家整理的思路之外，其实想抓住泛素化这个方向，还有非常多的角度，重要的是切入点。目前很多思路都已经非常成熟，快速下手更能获得好的效果。不想错过的话，赶快扫码上车~

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END

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撰稿  ▎CC
排版  ▎小北

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