Geneformer过表达→虚拟敲除→虚拟扰动+共病分析的时代来了!

看了今天的这篇文章,云生信-小云不得不说,F刊真是有不少精品文章啊,对于想学“如何把一些高端分析技术(3虚拟、bulk单细胞联合分析算法等)”丝滑融入到自己的生信课题的朋友可太适配了!湖中医、武汉市第一医院团队上月给大家带来一篇精品,一起看看~

选题上,研究共病分析入手,做了特应性皮炎(AD)和过敏性哮喘(AA),立足临床特应性共病难题,转化价值高。

思路上,按照bulk转录组筛选→机器学习构建模型→单细胞解析细胞来源→虚拟基因扰动→细胞通讯→空间转录组原位验证→体外细胞功能验证逻辑链展开,几乎每一步都给大家放了大招!

首先机器学习部分,采用的是小云常给大家说的N种机器学习XX种组合算法,作者团队做了15种机器学习175种组合算法筛选,并进行了内部测试+外部独立队列验证,结果可靠又贴近临床。

接着探细胞来源板块Scissor、scAB、DEGAS三算法(功能均是把Bulk层面的表型映射到单细胞,找和疾病表型相关的细胞亚群)联合找与疾病相关的致病性细胞亚群妥妥大家学习的模版!大家最常见的应该只有Scissor吧?作者团队用上3种肯定避免了不少假阳性。再者你用一篇文章学会3种算法也值了!

其次Geneformer过表达→scTenifoldKnk敲除→CellOracle扰动,3虚拟分析技术统统用上是这篇文章快速成文高分的重中之中!小云之前常给大家安利的是scTenifoldKnk虚拟敲除关键基因来验证,作者团队加上的Geneformer过表达可以对细胞状态进行预测,CellOracle可以看细胞状态迁移,从不同角度交叉验证关键基因的潜在作用!新颖又能增强结果的可靠性,用到你的生信课题中也实用,这些分析软件小云团队的服务器都安装好了,点开就能跑~

最后,细胞通讯部分不但用了大家熟悉的CellChat分析配体-受体介导的细胞间通讯、还上了MultiNicheNet来互补验证,结果可靠性又上一层;空间转录组(10x Visium+Xenium)双平台原位验证。之前空转一直是小云宣传文章的亮点,但是这篇文章里大家是不是觉得有点不起眼了呢?亮点真是太多了!大家整体挖透的话真的是上能设计自己的课题思路,下能丝滑融入分析技术!

技术路线梳理

结果展示

Bulk转录组、WGCNA筛共病候选基因

AD得到了3705个差异基因(1865上调,1840下调),AA得到212个差异基因(130上调,82下调),WGCNA获得疾病相关模块;取差异基因和疾病模块交集,得到14个共同上调、15个共同下调基因作为候选基因集。

机器学习筛核心基因

8种特征筛选筛选出了9个基因(7个上调,2个下调),15种机器学习175种组合算法模型中Stepglm [forward]+AdaBoost最优,经过验证集验证后CCL26在全部AD、AA队列均稳定显著上调,列线图、校准曲线、DCA证明CCL26表达越高,患病概率越高,模型校准误差小,临床净收益高。确定了CCL26为AD、AA的核心共患病基因。

单细胞定位

AD皮肤中,CCL26主要在ivSMC、多个成纤维细胞亚群高表达,AA气道中,CCL26主要在基底谱系上皮、分泌谱系上皮细胞表达。Scissor、scAB、DEGAS三套算法确认上述亚群是AD、AA的致病性细胞亚群,AD中ivSMC疾病风险评分最高,AA中基底谱系上皮评分最高。

3虚拟探CCL26的功能

Geneformer分析显示,CCL26虚拟过表达可驱动健康细胞向疾病表型转变。scTenifoldKnk虚拟敲除CCL26显示,AD中CXCL12、CXCL14、COL6A1、TNC等基质重塑基因扰动,上皮-间质转化EMT通路显著重构;AA中HLA-II、CD74、TNC、POSTN扰动,影响IL2-STAT5、TNF-NF-κB炎症通路。pySCENIC分析显示RARB(AD)、TEAD4(AA)为CCL26上游关键转录因子,CellOracle敲除RARB逆转ivSMC的致病细胞状态,敲除TEAD4逆转基底/分泌谱系的异常细胞命运。

空间原位验证

在组织原位证实致病细胞与效应T细胞空间上相邻,支持CCL26介导的局部炎症环路。

云生信有话说

这篇文章无论是共病选题(双疾病、多疾病等等,但是怎么选择用哪些疾病?没头绪的话小云这里有金点子),还是思路【差异分析+WGCNA初筛→机器学习建模并评估验证细筛→单细胞3算法定位→3虚拟探关键基因功能→空转验证→体外功能验证】的丝滑串联,亦或是各个分析方法眼花缭乱的算法(Scissor、scAB、DEGAS单细胞三算法,Geneformer、scTenifoldKnk、CellOracle三虚拟等),你就学吧,到时候排列组合运用起来文章一发一个不吱声,小云团队这些算法流程都跑N遍了,大家有困难的话可以先评估可行性~

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更新时间:2026-11-06

标签:科技   时代   细胞   基因   算法   单细胞   疾病   转录   谱系   机器   原位   表型

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