上分必须得抓住诀窍，同济大学医学院团队采用孟德尔随机化+预后相结合，轻松笑纳4分+，生信小白也可轻松掌握！

江江包发现，小伙伴们总是会忧愁自己如何发一篇文章来满足自己的毕业要求。如果大家还在为这种事烦恼的话，那江江包今天和大家分享的思路就非常有价值了。江江包今天想要分享的是关于预后诊断研究和孟德尔随机化结合的方向。这的研究思路和内容只要展现出来就是一篇不错的SCI。不信你就看这篇发在《JOURNAL OF CELLULAR AND MOLECULAR MEDICINE》（IF=4.3，Q2）杂志上的文章：

结合大规模数据分析并和MR方法相结合：本研究将高通量微阵列技术与MR方法相结合，通过分析基因表达数据和基因关联，探索MM的潜在生物标志物和分子机制。

利用MR方法探索关键基因与MM风险的因果关系：本研究通过MR分析，探索了关键基因与MM风险之间的因果关系，减少了混杂因素的影响，提供更可靠的因果推断。

本研究使用了公开可获得的大规模样本数据，丰富的数据来源显著提高了研究结果的可靠性，这种方法值得咱们学习。

总而言之，本研究借助GEO数据库中的微阵列数据进行了预后分析，并结合GWAS数据集中的·数据进行了孟德尔随机化分析。研究的思路简单而直接。ps：学会利用好临床数据库，像SEER、NHANES、charls、GEO等中的数据，研究将变得十分方便。另外，像孟德尔随机化这样的热门研究大家也一定要掌握。不懂得话可以随时扫码来后台找江江包共同研究哦~

题目：多发性骨髓瘤生物标志物的识别：结合微阵列分析与孟德尔随机化的综合研究

杂志：JOURNAL OF CELLULAR AND MOLECULAR MEDICINE

影响因子：IF=4.3

发表时间：2024年6月

研究背景

多发性骨髓瘤（MM）的发展和进程受到骨髓微环境的重要影响，但其具体机制尚不清楚。目前，高通量微阵列技术被广泛应用于MM的分子诊断、分类和预后，为鉴定潜在的生物标志物和途径提供了新的途径。然而，逆向因果关系和混杂因素等限制仍需要解决。在此基础上，本研究旨在结合微阵列分析和MR方法，鉴定与MM相关的生物标志物，并揭示潜在的分子机制，以促进临床实践中MM的早期检测和未来药物开发的潜在靶点的识别。

数据来源

本研究使用的数据集如表1所示：

研究思路

从GEO数据库获取了MM患者的微阵列数据和临床特征。采用差异表达分析和PPI网络构建，识别与MM相关的hub基因。随后，利用ROC曲线和构建列线图进一步评估预测性能，并进行功能富集分析以探索可能的机制。之后，采用孟德尔随机化（MR）评估hub基因与MM风险之间的因果关系。下图为作者研究思路：

       

图1 研究设计摘要

主要结果

差异基因鉴定和PPI网络构建

对MM和对照样本的基因表达数据，研究首先使用“LIMMA”包进行分析以发现DEGs，共发现145个上调基因和124个下调基因。随后，利用STRING网站对DEGs进行PPI网络构建，并使用CytoHubba工具进行拓扑分析，将MPO、CD38、CCND1、Lcn2和SDC1等5个基因确定为hub基因（图2）。

图2 .PPI网络构建

列线图构建和ROC曲线分析

随后，研究从确定的hub基因出发，构建了预测MM风险的列线图（图3A）。在预测模型能力的评估上，研究首先构建了校准曲线，结果显示观察结果与预测的风险概率之间具有很好的一致性（图3B）。之后，还计算了5个hub基因的ROC曲线，以评估它们的诊断性能。结果表明，5个基因的AUC值均大于0.75，表现出良好的诊断性能（图3C）。

图3 列线图构建及ROC曲线分析

基因验证和免疫浸润分析

在5个hub基因中，MPO基因具有最高的AUC值和PPI分析结果中最高的degree，最为关键。在此基础上，研究收集多个数据集以评估MPO的表达情况。结果表明，在所有的数据集中，MM患者中的MPO基因表达都显著降低（图4A-D）。随后，研究分析了MPO和免疫细胞浸润的关系。结果表明，在MM患者和对照组间，有16种免疫细胞存在浸润差异。之后还建立了MPO与免疫细胞的关联关系。

图4 基因验证

孟德尔随机化分析

最后，研究使用孟德尔随机化分析探究MPO与MM风险间的因果关系（图5）。研究首先利用IVW方法分析发现MPO水平与MM的风险呈显著关联。对该结果，其他方法包括MR-Egger回归、加权中位数方法等的风险估计也显示出一致的趋势。随后，通过敏感性分析、异质性标记和留一分析结果进一步证实了MPO水平与MM的风险呈显著关联。

       

图5 孟德尔随机化分析

文章小结

总而言之，本研究从公开数据库的微阵列数据出发展开与多发性骨髓瘤相关的预后分析以寻找可靠基因，并结合孟德尔随机化验证了基因与MM之间的风险相关关系。其实本研究的预后思路还是较为常规的，但加上孟德尔随机化验证使整个研究变得非常立体。现在这个阶段，孟德尔随机化可以说是非常热门的一个研究方向了，和预后诊断研究结合来分析会很容易使结果上升一个台阶。所以，有想法的小伙伴可千万不要错过当下这个好时机~今天的分享就到这儿了，最后大家如果预后、诊断、MR研究方向感兴趣的话，可以随时扫码来找江江包哦~