单基因分析新思路来袭——多组学分析+数字图像分析=8分+纯生信！

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手握目标基因，想从生信角度拓展一下研究又不知从何处入手？

小云十分地，墙裂地推荐生信分析的底牌——单基因生信分析

一起看看单基因分析的优势

应用广泛（不限疾病、不限目的）

分析思路比较基础，好入门

可单独成文也可结合实验形成大课题

以最小成本增加数据量的神器

它就相当于在你感兴趣的基因上，白嫖一下TCGA，GEO等公共数据库，从生信角度看一下目标基因在大样本中的表达及其功能情况，既有凸显了临床意义，又丰富了文章内容，还提高了文章分数，三效合一，何乐而不为呢~ ~

但千万不要以为是生信底牌，入门级生信思路就给它打上简单、低分的标签哦，单基因生信分析的花样也很多、发高分的也很多（ps：小云前面也分享过一些单基因思路，感兴趣的小伙伴可以移步文末链接观看哦），这次小云又带来了新思路——单基因多组学分析+数字图像分析，运用多种数据库，纯生信即可发到8分+，可见这创新性杠杠的呀！一起来一探究竟吧~ ~

题目：多组学分析和数字图像分析揭示了CD93在胃腺癌中潜在的预后和免疫治疗特性

杂志：Front. Immunol.

影响因子：IF=8.786

发表时间：2023年1月

研究背景

免疫疗法显著改善了患者预后，CD93作为一种I型跨膜糖蛋白，与肿瘤相关血管生成密切相关；然而，CD93如何与胃腺癌(STAD)的免疫治疗相关仍不清楚。

数据来源

STAD的RNA-seq数据和相关临床数据从TCGA中获得，正常人组织的表达谱数据从GTEx数据库中获得。

研究思路

利用TCGA、GTEx、GEO、TIMER2.0、HPA、TISIDB、TCIA、cBioPortal、LinkedOmics和ImmuCellAI等多组学数据库对STAD的CD93功能进行了综合分析。首先研究了STAD的CD93表达水平和生存分析，随后探讨了CD93表达与突变和甲基化的相关性。此外，分析了CD93表达与免疫相关基因之间的联系，肿瘤微环境(TME)中的免疫浸润，以及富集功能分析。通过使用数字图像分析(DIA)软件QuPath检测胃癌和正常胃组织之间的CD93表达差异。最后利用外部数据库验证了CD93与免疫、预后和免疫治疗之间的相关性。

主要结果

1. CD93的表达分析、突变分析和甲基化分析

首先比较胃腺癌(STAD)和邻近正常组织之间CD93的表达差异（图1A）。在cBioportal数据库中分析了STAD人群中CD93突变、CD93 CNV与CD93 mRNA表达的相关性（图1B, C）。最后，在LinkedOmics数据库中探索了STAD CD93甲基化和CD93 mRNA表达之间的相关性（图1D）。

图1 CD93的表达分析、突变分析和甲基化分析

2. STAD中CD93表达与预后价值的相关性分析

使用单变量和多变量Cox回归模型来评估STAD的OS，结果显示CD93高表达是STAD一个独立的不利预后基因（图2A, B）。随后在CD93高表达和低表达组间进行KM生存曲线分析（图2C）（ps：Cox回归分析、生存分析也可以用小云新开发的零代码生信分析小工具实现，云生信分析工具平台包含超多零代码小工具，上传数据一键出图，感兴趣的小伙伴欢迎来参观哟，网址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。

图2 预后分析

3. CD93与免疫相关基因和免疫浸润的相关性

使用TIMER2.0数据库分析STAD中CD93水平与免疫相关基因(包括免疫抑制基因、免疫刺激基因、HLA、趋化因子和趋化因子受体蛋白)的Spearman相关性（图3）。利用“estimate”R包来计算STAD中基质分数、免疫分数和估计分数（图4A）。最后使用TIMER、EPIC、MCPCOUNTER、CIBERSORT、QUANTISEQ和xCELL算法评估了CD93表达与STAD中肿瘤浸润性免疫细胞的相关性（图4B）。（ps：免疫浸润分析也可以用云生信平台分析工具实现哦，网址：http://www.biocloudservice.com/home.html，欢迎朋友们来探索~ ~）

图3 CD93与免疫相关基因相关性分析

图4 免疫浸润分析

4. GSEA分析

通过GSEA分析STAD中CD93高表达组和低表达组之间的富集通路差异以CD93在STAD的生物学作用（图5）。

图5 GSEA分析

5. DIA分析CD93表达，外部数据集验证CD93基因与免疫、预后和免疫疗法之间的相关性

从HPA数据库中收集由CD93抗体染色的胃癌组织的IHC图像，使用DIA软件QuPath识别胃癌(肿瘤和间质)和正常胃组织(胃和间质)IHC染色图像中的不同区域（图6A）。通过半定量分析比较胃癌不同部位CD93+细胞数量及光密度值（图6F）。

图6 DIA分析CD93表达

在外部验证集GSE26253中验证CD93与预后的关系（图7A）。基于ImmuCellAI数据库中GSE26253队列，分析ICB治疗应答者和无应答者之间的CD93表达差异（图7C）。基于TCIA数据库分析低CD93组和高CD93组间免疫治疗反应的IPS评分（图7D）。

图7免疫治疗反应预测

文章小结

这个文章对单个基因CD93进行多组学单基因分析，并利用IHC图像进行DIA表达分析（ps：在HPA数据库来源的IHC图片基础上进行二次分析，目前做这个分析的可不多，创新性很高，感兴趣的小伙伴可以尝试学习一下这个分析工具哦）。单基因多组学分析的创新性加上DIA分析的创新性，纯生信就能直接拿下8分+，可见这个思路提升文章分数的效果杠杠的！手握目标基因，想做单基因分析的小伙伴，不要犹豫啦，用上这个思路行动起来吧！

小云有话说

小云持续为大家带来最新生信思路，更多创新性分析思路请点击链接。了解更多思路欢迎直接call小云，云生信团队竭诚为您的科研助力！

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