夜雨聆风
临床医生做科研，其痛点不是脑子不够，是时间碎片化，细胞房、动物房还要排队，效率提不起来。那用生信分析的方式就太适合了——只要一台电脑，夜班间隙跑跑代码，这数据就获得了。这账，咱都会算吧？而且，生信分析不仅做的快，接收的更快——这不，这篇复旦团队刚发的5.9分，只用1个月就接收，咱这边细胞刚过了污染关，那边文章已经online了，这咋让人淡定的下来！ 
那么，这篇文章有何突出点？作者借助于单细胞等公共数据，筛选出核心靶点SLC1A3后，该有的分析都走了一波——伪时间分析、差异分析、可变剪接、动态基因、生存分析、细胞互作、配体-受体分析等，其中，需要特别说明的是，作者利用Geneformer对SLC1A3进行虚拟敲除，评估其后续功能变化。虚拟敲除避免养细胞、不用等转染、不用筛选敲除效率，Geneformer直接算出来功能，3天就能出结论，要是靶点不行还能换下一个，这比起来三个月起步的湿实验，把科研从"体力活"变成了"算力活"，效率提升太高了！
这篇看完，课代表的感受是：生信的上限还在被重新定义。以前咱常用的"单基因+预后+免疫浸润"已经成为基本操作了，现在这套"单细胞筛靶点→虚拟敲除验证功能→CellChat分析细胞互作"的升级模式会更好用。 云生信-课代表团队最近已经跑完几十个虚拟敲除的项目，说实话，效率确实高，特别适合咱们临床医生——对于虚拟敲除架构如何搭建、公共数据怎么挖、虚拟敲除结果怎么串成故事，课代表手里已经攒了多套成熟的打法，为科研陪伴助力，等待召唤！
文献思路复现
定制生信分析
生信服务器
数据来源：1）转录组数据来自GSE242328和GSE154958。
2）单细胞 RNA测序数据、单细胞图谱和空间转录组数据均来自公共数据库。
分析思路： 1）转录差异与可变剪接分析：对GICs（胶质瘤起始细胞）与NSCs（神经干细胞）的bulk RNA-seq数据，用DESeq2和rMATS分析差异表达及可变剪接事件。
2）单细胞轨迹构建与多组学筛选：利用scRNA-seq数据构建伪时间轨迹，整合差异表达、可变剪接及动态基因，结合生存分析和区域表达验证，筛选出核心基因SLC1A3。
3）功能与互作预测：用Geneformer对SLC1A3进行虚拟敲除，评估恶性评分变化；结合CellChat分析GBMap数据，识别肿瘤-内皮细胞配体-受体轴。
4）体外共培养与T细胞功能验证：构建U251MG-HUVEC共培养体系，检测内皮免疫抑制因子；用流式评估SLC1A3敲除后T细胞激活恢复情况。
主要结果展示：
作者对比GICs与NSCs两种类型，发现大量差异表达基因，GICs中上调基因富集于免疫重编程、突触传导和致癌通路，NSCs富集于核苷酸修复通路。表明胶质瘤发生伴随显著的转录重编程，免疫应答和神经-肿瘤互作增强。
GICs与NSCs之间存在大量可变剪接事件。上调的剪接基因富集于侵袭、RNA剪接、组蛋白修饰及神经元发育通路。
伪时间分析显示从癌前细胞向肿瘤细胞连续演化，动态基因富集于轴突发生、突触膜重塑及ECM-受体互作，提示肿瘤主动整合宿主神经回路促进恶性进展。
通过多组学筛选，作者筛出核心靶点——SLC1A3。单细胞及免疫荧光证实SLC1A3主要定位于恶性细胞，伪时间显示其表达随肿瘤进展逐渐诱导。
Geneformer虚拟敲除显示SLC1A3维持恶性状态稳定。CellChat揭示SLC1A3高表达肿瘤细胞与内皮细胞通过TNC-ITGB1等轴互作。共培养证实SLC1A3抑制T细胞活化。
课代表点评：
本文也凸显出生信分析的优势，不过话说回来，工具再牛也得看谁用。 数据预处理怎么切、embedding怎么抽、perturbation之后怎么解读impact score，这些细节没人带，光靠自己啃文档，大概率卡在环境配置上就放弃了。课代表团队这几十个项目跑下来，早就摸出门道了。如果想把这些生信技术用到研究中，课代表团队早已做好准备，等待召唤！
课代表有话说
文献思路复现
定制生信分析
生信服务器
