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铜死亡从一经提出，立马火遍生信圈，现在仍然热度不减，循着铁死亡的发文轨迹，铜死亡中单基因分析、预后模型构建、肿瘤分型、单基因泛癌分析、非肿瘤诊断模型、非肿瘤疾病分型等思路相继出现···

在这么多种思路的轮番攻势下，再想利用铜死亡发高分就要看疾病创新性（ps：有时候疾病选的好，发高分的可能性也很大哦！选一些小癌种或者没有做过铜死亡研究的非肿瘤疾病能达到事半功倍的效果，这个捷径，悄悄码住吧）和思路创新性如何了~ ~

不过在这种形势下，小云竟发现了一个初看有点反常的文章——8分+的FDX1的单基因泛癌分析，按说FDX1作为铜死亡中研究最早也是最多的基因，单基因分析即使是泛癌也不容易发到8分+啊。话说，事出反常必有妖，到底是内有乾坤还是水文一篇，咱们来一探究竟！

不看不知道，一看吓一跳啊，朋友们！还真是内有乾坤，竟然是个王炸思路——集合了多组学泛癌分析（ps：单基因做泛癌分析的不少，但能做到多组学分析的不多哦）、单细胞数据分析和实验验证，就这思路创新性和内容丰富度，绝对名副其实的8分+！这个思路换个铜死亡基因，反手又是一篇高分文章（ps：不过铜死亡关键基因目前有二十多个，也不算很多，很抢手的哦），下面该怎么做朋友们应该晓得了吧？

题目：铜死亡关键基因FDX1的多组学泛癌分析及其在肾透明细胞癌中的作用研究

杂志：Front. Immunol.

影响因子：IF=8.786

发表时间：2022年12月

数据来源

研究思路

文章首先进行FDX1在转录、蛋白质、磷酸化和启动子甲基化水平的表达分析。然后在泛癌中进行FDX1的预后，免疫浸润，单细胞分析，肿瘤突变负荷(TMB)、微卫星不稳定性(MSI)、干细胞、肿瘤免疫功能障碍和排斥(TIDE)以及免疫治疗相关的分析。最后，通过肾透明细胞癌(KIRC)组织微阵列免疫组织化学评估FDX1蛋白表达，并通过在786-O细胞系中的体外实验，进一步探索了KIRC中FDX1的功能。

主要结果

1. FDX1在转录、蛋白质、磷酸化和启动子甲基化水平的表达分析

利用TCGA中的RNA-seq数据比较FDX1在33种肿瘤中在转录水平上的差异表达（图1B）。通过临床蛋白质组肿瘤分析联盟(CPTAC)中的蛋白质组学、磷酸化组学数据和DNA甲基化数据来比较FDX1在肿瘤和正常组织之间蛋白质（图1C）和磷酸化水平（图1D）上的表达以及启动子甲基化情况（图1A）。

图1 FDX1在转录、蛋白质、磷酸化和启动子甲基化水平的表达分析

2. FDX1与预后、肿瘤突变负荷、微卫星不稳定性和干性的相关性分析

在LGG和KIRC根据FDX1表达的50%截断分组，KM曲线比较FDX1高/低表达之间的预后（图2C, D）。随后在泛癌水平分析了FDX1表达与TMB、MSI和stemness的相关性（图2E-G）。

图2 FDX1的生存分析以及与TMB、MSI和干性的相关性分析

3. FDX1与免疫浸润及免疫治疗反应的相关性分析

利用TIMER2.0 中的EPIC、MCPcounter、quanTIseq、CIBERSORT-ABS、xCELL和TIMER等算法分析FDX1在33个肿瘤中的免疫浸润情况（图3A）。随后在泛癌水平分析了FDX1和CD274 (PD-L1) 的表达相关性（图3B）。在泛癌水平利用TIDE算法预测FDX1高低组间的ICB响应（图3C）。在免疫治疗队列中利用KM生存曲线分析FDX1高低组间的预后（图3D, E）。

图3 免疫浸润分析与免疫治疗反应预测

4. FDX1的单细胞分析和GSEA分析

基于单细胞数据库TISCH，分析FDX1在泛癌水平不同细胞中的表达（图4A）以及在GBM中的分布（图4B）。在10种癌症类型中对FDX1高低表达组进行差异基因分析（图5A），并针对差异基因进行GSEA富集分析（图5B）

图4 FDX1的单细胞分析

图5 GSEA分析

5. FDX1的表达和功能验证

通过肾透明细胞癌(KIRC)组织微阵列免疫组织化学评估FDX1蛋白表达（图6A）。通过在786-O细胞系中的体外干扰FDX1（图6B, C），探索了KIRC中FDX1促进铜死亡的功能（图6D）。

图6 FDX1的表达和功能验证

文章小结

这个文章分析思路的亮点就是集合了多组学泛癌分析、单细胞分析和实验验证。单基因泛癌分析本身属于常规分析，但加上多组学内容立马亮眼起来。还有利用单细胞数据库进行单基因单细胞分析，不需再去费劲找公共数据集，不需二次分析，一个数据库全搞定！再加上表达和功能验证实验，思路创新+干湿结合=王炸！这个思路赶快学起来，换个铜死亡关键基因即可复现！

小云有话说

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