热点基因集生信分析四种起手式，你肯定不知道

生信人 · 公众号 · · 2024-04-18 07:00

正文

书接上回

提到利用临床表型数据库计算相关性，然后孟德尔随机计算因果之后，再利用生物信息分析进行机制的探究和挖掘。

目前还不需要很复杂的挖掘，对于感兴趣的基因集，之前小编介绍过两种分析路线。

小编把话放在这哈，这个思路，仍旧是干湿结合发文章，申请课题的最优的方案。（钱少事少内容多）

今天有三种给大家推荐下。

一、lasso+cox

第一个就是之前反反复复，复复反反推荐过的技术路线，主要用于基因数量比较多的情况下，比如铁死亡基因集。数量较多，从数据流动性上看，存在降维的可能性，后续存在被实验验证的可能性。

Ref：Front Immunol IF：7.3 2022

二、一致性聚类+差异分析+lasso+cox

如果说lasso+cox是针对基因集多的情况，那么这个一致性聚类针对的就是基因集比较少的情况，基因数量少。可能的原因在于目前的基因并不是全部，可能受限于某种实验手段，所以我们需要对基因集进行有效的拓展。比较常见的就是利用较少的基因集做一致性聚类，然后差异分析。比如研究铜死亡，这样拓展之后就只能叫做铜死亡related 基因了。但是基因数量得到拓展，后续分析也就游刃有余。

Ref：Front Immunol IF：7.3 2022

三、一致性聚类+差异分析+相关性

第三种就是上面第二种的变形，如果说第二种筛选完差异太多，或者lasso降维之后效果并不明显，无法将它控制在某一个空间的话，可以采用WGCNA来叠加一层buff，这样通过关联下表型，可以添加一层筛选，这样的话。你的基因集名字还得改下哈，比如年龄相关的铁死亡related基因。这种带来的好处是问题更聚焦，流动性会更好。

Ref：Front Neurosci IF 4.3 2022

四、单细胞+差异分析+lasso+cox

最后一种，我之前没见过。24年发表的，这种做法虽然有点粗糙，但是优化下还是可以选择的。

文章研究的是Treg相关的基因，如果是按照上面的逻辑，就是直接检索对应的基因，或者一致性聚类再筛选。但是文章是利用三套单细胞数据进行分析,将Treg群跟其他的免疫细胞群体做差异分析，筛选出来的基因都做为Treg 相关的基因，可不可以。当然可以。

这种做法很像一致性聚类的升级版。而且给人一种耳目一新的感觉。这种方法上的创新，可以关注下。当然如果要发高分的话，这里需要进行优化哈。

Ref：aging-us IF：4 2024

以上四种起手式，希望大家在自己课题申请，科研经历中多多使用下，不用一条路走到黑。要知道条条大路通罗马。

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