IF6.6,又一标准网络毒理学模版!bulk→机器学习→单细胞虚拟扰动→DrugReflector药物筛选,3个月轻松拿下!

用生信做课题该用什么思路？做到什么深度？需要多大工作量？怎么做性价比更高？

接触的客户多，出的方案多了，这些问题几乎每天都会遇到，今天就用一篇很标准的网毒模版文章来实例演示下：

首先思路上的话整合分析仍是主力（任何方向都是），深度上想冲高分的话就是把分子和细胞机制多做一些，不差钱的朋友可以把组学测序（比如转录组、代谢组）加上；但从性价比角度来看，图叔更建议大家用单细胞+虚拟敲除（scTenifoldKnk），敲除靶点后可以看到下游基因变化以及富集通路，既可以初步找到下游机制，又带来了技术buff，一举两得，再加上一步实验验证，效果不比组学测序差!

其实近期设计的虚拟敲除几乎是标配了，因为客户都清楚，这是实打实的省时省力途径！下面就拿一篇中山大学附院团队刚发表的研究，给大家说道说道~

多组学联合与实验分析揭示VIPR1是环境双酚A暴露促进MASH‑HCC进展的潜在介导分子

针对网毒分析的老熟人——双酚A，本文的思路很清晰：先用bulk+WGCNA确定MASH‑HCC疾病相关模块，缩小候选范围，依靠机器学习搭配SHAP值评估基因贡献度，找出关键靶点；继续引入单细胞解析细胞亚群表达，加上虚拟敲除，预判基因扰动之后的通路变化；又加上DrugReflector虚拟筛选，直接从疾病转录特征反向找候选化合物，再配合分子对接、体外细胞实验完成闭环验证，是一篇不错的范文~

别看分析内容做的多，其实整体难度并不高，从确定选题、筛选数据到分析落地，2个月左右完成！而且，我们还能再加入孟德尔随机化、虚拟细胞等技术来升级。菜单栏一键【转人工】即可评估，图叔15年生信分析经验，选题-方案设计-生信分析都能高质量完成！

研究结果

筛选BPA相关MASH‑HCC候选基因及功能富集：MASH与MASH‑HCC样本得到433个差异基因；WGCNA得到和MASH‑HCC相关性最强的绿色模块；将差异基因、模块基因、BPA靶基因取交集得到18个候选基因；功能富集提示这些基因参与异源物质代谢、长链脂肪酸代谢、化学致癌等通路。

机器学习筛选得到3个核心基因VIPR1、AURKA、CYP2C9：6种算法交集得到三基因特征，LDA分类模型在验证集AUC达0.910；SHAP显示VIPR1对模型预测贡献最高；VIPR1、CYP2C9在MASH‑HCC下调，AURKA上调；列线图证明三基因对MASH‑HCC具备较好诊断效能。

核心基因表达、互作、通路与免疫微环境分析：MASH‑HCC中VIPR1、CYP2C9下调，AURKA上调；三者存在表达相关性；GSEA显示各基因关联不同肿瘤、代谢通路；ssGSEA提示基因表达和多种免疫细胞浸润相关，参与肿瘤微环境重塑。

单细胞解析肝细胞特异性表达与调控网络：小鼠肝脏单细胞注释6类主要细胞；Vipr1、Aurka、Cyp2c29主要表达于肝细胞；虚拟敲除Vipr1扰动免疫识别、细胞互作通路；拟时序分析随恶性进程Vipr1、Cyp2c29逐步下调，Aurka上调；转录因子预测YY1为VIPR1上游正向调控因子。

机制解析与候选药物Tasisulam初探：BPA不改变YY1转录水平，但降低YY1蛋白细胞核富集；过表达YY1可部分挽回BPA介导的VIPR1下调；虚拟筛选得到Tasisulam，分子对接提示和三个核心蛋白结合能良好；体外实验Tasisulam上调VIPR1蛋白、抑制细胞活力。

云生信——图叔点评：

这套多组学生信预测→多层次计算模拟→体外实验闭环验证的框架你们学会了吗？本研究用到生信方法都是目前生信文章中比较常见的，换个污染物-疾病组合即可复现一篇，自己搞不定分析话，有图叔这样的专业团队也丝毫不用担心~

除了本文提到的scTenifoldKnk外，陆陆续续还有scTenifoldNet、CASCADE、CellOracleR等新工具出现，图叔现在也是在一个项目里用多个技术整合，这样敲除结果更可靠！