这篇文章探讨了从类风湿关节炎到骨质疏松转变的细胞凋亡相关遗传机制，采用了常见的生信分析方法，包括差异表达分析、WGCNA、机器学习、免疫浸润分析等。研究的关键点在于确定与疾病状态相关的基因和共表达模式，并使用免疫相关性分析探索关键基因与免疫细胞之间的关系。
探讨糖皮质激素诱导的骨质疏松症（OP）和类风湿关节炎（RA）的机制，重点关注细胞凋亡及其在RA向OP发展过程中的作用。
利用GEO数据库的微阵列数据进行差异基因表达分析，使用WGCNA检测基因与疾病状态的关系，鉴定共表达模式，并进行功能富集分析。此外，还使用了机器学习方法优化关键基因的选择，并使用CIBERSORT评估疾病和正常样本之间的免疫细胞差异。
研究确定了与RA和OP相关的关键基因，进行了功能富集分析和蛋白-蛋白相互作用分析，通过机器学习方法筛选了关键基因，并进行了GSEA分析、免疫相关性分析以及ROC性能评价。
文章结合双疾病和细胞凋亡主题，展示了常见的生信分析方法的应用。这种分析思路具有创新性，易于复刻，并可为研究者提供新的思路和方法。此外，文章还提到了生信分析的服务和工具，为需要的研究者提供了便利。
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这篇文章研究的是风湿关节炎到骨质疏松转变的细胞凋亡相关遗传机制。
用到的差异表达分析、WGCNA、机器学习、免疫浸润分析等，都是常见的生信分析方法，非常容易复刻，小伙伴们可以换两种疾病，换个方向（比如最近比较热门的乳酸化）来一篇，
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题目：
从类风湿关节炎到骨质疏松转变的细胞凋亡相关遗传机制：生物信息学和功能分析方法
后台回复“
666
”获取原文献，编号241114
研究背景
本研究探讨糖皮质激素诱导的骨质疏松症（OP）和类风湿关节炎（RA）的机制，重点关注细胞凋亡及其在RA向OP发展过程中的作用。
研究思路
1）利用GEO数据库的微阵列数据，用limma软件包进行差异基因表达分析
2）WGCNA进一步检测基因与疾病状态的关系，鉴定共表达模式
3）使用“clusterProfiler”包进行功能富集分析
4）机器学习方法（Lasso和Random Forest）优化与细胞凋亡相关的关键基因的选择
5）使用CIBERSORT评估疾病和正常样本之间的免疫细胞差异
（看完了这些方法是不是你也会了？）
研究结果
基因选择过程及差异分析结果
从GEO数据集GSE12021 （RA）和GSE56814 （OP）中收集差异表达基因（DEGs）。在GSE12021中，通过WGCNA分析，得到1571个与RA相关的模块基因。
将OP数据集筛选的差异基因与RA的这些基因集取交集鉴定RA和OP共有基因，确定了418个关键基因。然后，将RA的差异表达基因、WGCNA基因和OP的差异表达基因进行交叉分析，最终鉴定出23个关键基因进行进一步分析。
富集分析
对23个基因进行了功能富集分析。
为了进一步探索从RA到OP的机制，将这23个基因与凋亡基因集取交集，关注与程序性细胞死亡有关的基因，鉴定出10个关键基因，并进行了蛋白-蛋白相互作用。
机器学习
在OP数据集上使用LASSO筛选上述10个关键基因，确定了6个关键基因。随后进行随机森林分析，鉴定出10个关键基因。同样的方法也用在了RA数据集，最终将获得基因取交集，筛选了两个关键基因：ATXN2L和MMP14。
接下来，对这两个关键基因进行了GSEA分析，以探索其潜在的通路。
免疫相关性分析
将选择的关键基因与GSE56814的免疫浸润结果进行相关性分析。发现ATXN2L与B细胞naïve、T细胞CD4记忆激活、T细胞调节Tregs呈正相关，MMP14与B细胞记忆呈正相关，与T细胞CD4记忆静息负相关。
最后，作者进行ROC性能评价，还构建了蛋白质相互作用网络，并预测了与这两个关键基因相关的miRNA相互作用网络。
文章小结
这篇文章从双疾病出发，结合了细胞凋亡主题，增加的研究的创新性。分析方法上用的是我们最常见的一些方法，看完了你相信馆长可以做出100篇了吧！馆长其中已经做了不止100篇了。
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