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IF 6.0:子宫内膜癌多组学发Q1新模板,这篇文章把多组学玩明白了
📣纯生信的文章越来越难发，相信不少小伙伴已经非常头疼了！但今天这篇研究非常反常：只出4张图，就可以到手6分？
📣老周认为这篇研究思路很清晰：单细胞找亚群，空间转录组给位置，孟德尔随机化定因果，最后用siRNA敲一敲验证功能。发在MDPI旗下Cells，中科院生物学2区，IF 6.0。这套“干湿结合”的打法，值得拆解一下。
且随老周继续往下看，一起分析高分思路，
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一、文章信息
研究背景：
子宫内膜癌是女性生殖系统最常见的恶性肿瘤之一，全球发病率还在涨。2022年全球新发病例42万，死亡近10万。早期靠手术能搞定，但晚期和复发患者治疗手段有限，预后很差。
同一块组织里，恶性上皮细胞的状态千差万别，免疫微环境也复杂。传统的bulk测序把这些差异全平均掉
了，根本看不清哪些细胞在搞事情。
二、课题解析
01
数据来源
单细胞数据：GEO数据库GSE173682，5个肿瘤样本
空间转录组数据：GEO数据库GSM6177623，1张切片
bulk转录组：TCGA数据库，554个肿瘤+35个正常样本
eQTL数据：eQTLGen Consortium全血eQTL
GWAS数据：EBI数据库，2188例EC患者+237839例对照（欧洲人群）
临床组织样本：吉林大学第二医院，4例EC+4例正常对照
02
课题思路
单细胞层面：Seurat质控降维，Harmony去批次，UMAP聚类注释，CopyKAT区分恶性/非恶性上皮细胞，恶性细胞二次聚类，CytoTRACE推断干性
功能富集：irGSEA（AUCell+UCell+singscore+ssGSEA四种算法取交集）做Hallmark通路富集
空间层面：RCTD解卷积定位细胞亚群，MISTy估计细胞间关联，PROGENy推断通路活性，stLearn做空间轨迹
因果推断：孟德尔随机化，IVW为主，MR-Egger/加权中位数/加权模式做敏感性分析，coloc共定位验证
免疫浸润：CIBERSORT估计22种免疫细胞比例
临床模型：列线图预测1/3/5年OS
药敏预测：oncoPredict+GDSC
湿实验：siRNA敲低+EdU/CCK-8/Transwell/WB
三、研究结果
干性亚群
28754个高质量细胞分成7大类，其中上皮细胞3884个，2266个被判为恶性。恶性上皮细胞再聚类成4个亚群MM0-MM3。CytoTRACE打分一算，MM0得分最高，被定义为“干性相关转录亚群” 。
图1：通路富集、拟时序、空间轨迹
空间转录组
RCTD解卷积把MM0映射到空间切片上，PROGENy分析发现MM0富集的区域JAK-STAT和缺氧通路活性更高。MISTy还提示MM0和MM2亚群之间存在空间关联。
图2：MR森林图、共定位、免疫浸润、列线图
MR筛出3个候选
293个MM0特异性差异基因，MR分析后11个基因与EC风险显著相关。再过coloc共定位，只有DNAJA4、HSPA6、LMNA的PPH4>0.9。
图3：候选基因空间表达
湿实验
在雌激素刺激的Ishikawa细胞里敲低DNAJA4或HSPA6，增殖和迁移都显著下降，CDK1和Cyclin B也降了。
但LMNA敲低后，增殖和周期蛋白只有小幅不显著的下降。
图4：WB/IHC/IF和功能实验
四、文章小结
■单细胞+空间+MR这套组合现在已经不新鲜了，真正拉开差距的地方在于，这篇文章在此基础上加了一点湿实验，这比做pcr更有说服力。
■我们可以通过此文章探索到更多提升方法！如果说
空间转录组加多患者样本，做跨样本一致性分析，LMNA补充3D培养或体内模型，验证是否跟侵袭相关，老周团队评估后认为都是有可能产出更高分的，想要做课题的小伙伴们，目前正是发文的好时机，可以赶上年底提交！
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