后台小伙伴留言最近的推广太过于高端，但是呢对于目标在1-3左右的小伙伴来说，这种高端定制版本并不适合，原因在于宏大叙事落脚去收尾太难，同时逻辑上各种战术穿插太费脑子，那么现在还有没有那种无脑的逻辑简单粗暴的分析思路呢。
既然鲍鱼龙虾吃的有点顶了，我们就来点无脑爽片。当然这种爽片和富有逻辑的推理没有高下之分，只是不同的切入角度而已。
首先这种文章需要依靠三个方向的创新，依次为新的基因集，新的分析路线，新的临床问题，当然现在还可以提出一个新的导航路径。（故事逻辑）下面从这三个角度重新看最近的推广，似乎就更容易理解了。
一、关注新的基因集
比如新的基因集，我们都看到了Nature 发表了重庆大学做的血管生成的泛癌的研究，测了很多的单细胞。血管生成之前也一直是研究热点，但是从单细胞层面解析，势必会产生很多的marker，这些新鲜出炉的marker 如果深入的做一下在某个疾病或者肿瘤中的作用是非常有意义的。
Characterization of tumor endothelial cells (TEC) in gastric cancer and development of a TEC-based risk signature using single-cell RNA-seq and bulk RNA-seq data这篇文章就是拿肿瘤内皮细胞来做的。通过单细胞进行肿瘤内皮的鉴定，然后找到对应的marker 构建模型，最后用常规转录组来进行验证和其他功能层面的评价，文章3+,思路很简单，结果很好。
二、关注新的方法
最近有一个例子太适合了，之前研究m6A 的修饰只是在bulk层面，甚至研究的只是调控因子或者说简单的事件，但是我们都知道m6A 不只是有组织特异性，还有细胞特异性，如果能在单细胞层面上进行m6A的研究，意义很大。但是目前测序还没有卷到这种程度，我们只能利用其他的方法。比如第一种GWAS数据，利用SNP构建的m6A-qtl 数据来间接研究，这个基于的原理是遗传层面上是可以互通的不存在特异性。基于这个思想的还有其他的各种QTL，比如sQTL（可变剪接），比如细胞因子，比如血浆蛋白。这个路线绝对是好结果，因为之前受限于技术没有办法去深入研究，你简单的做一步效果就会很好。同时最近有一个更直接的方案出现了，有人利用单细胞数据进行了m6A分析的评估。证明了可以利用单细胞转录组数据进行m6A的水平的评估（需要原始数据）。这就相当于利用常规转录组可以进行细胞浸润水平的评估一样。针对这种打破门槛的方法，大家一定要敏感。因为它相当于打开了潘多拉魔盒，对于分析的影响是巨大的。
2024 /4/29最新发表在Mol Psychiatry（11.1/Q1），题目为“多组学解析N6-甲基腺苷在神经精神疾病中的作用 Integration of multi-omics summary data reveals the role of N6- methyladenosine in neuropsychiatric disorders”。作者通过综合分析多组学数据结合孟德尔分析，揭示了m6A甲基化在神经精神类疾病中的潜在作用，为未来的研究和治疗提供了新的视角和靶点。这篇文章就是利用GTEx中组织对应的特异性的m6A-qtl数据联合GWAS的SNP生成疾病特有的m6A-SNP来表征m6A，这种无中生有的方式很值得大家学习。
三、关注新的临床问题
比如新的临床问题，张泽民老师提出的肿瘤耐药的动态变化。其实不只是肿瘤耐药，转移，复发，疾病的进展也是如此都是存在一定的时间进展的，比如从肝炎，肝纤维化，肝硬化到肝癌。如果是从常规转录组层面上看不是一个人的同一组样本是没有办法进行差异比较的，分析过于局限。但是涉及到单细胞层面同一类的单细胞就可以比较，比如聚焦T细胞在整个过程的变化，比如聚焦T细胞内部某一类signature对T的修饰影响，如m6A，如组蛋白修饰。这样其实就借助动态变化将热点基因集放在细胞内研究。
2024年3月，南方医院谭万龙教授课题组在国际癌症耐药顶级杂志Drug Resistance Updates（IF=24.3）上发表题为“膀胱癌组蛋白乳酸化与顺铂耐药之间的关系单细胞分析Single-cell transcriptome analysis reveals the association between histone lactylation and cisplatin resistance in bladder cancer”的文章。首次报道了顺铂耐药BCa上皮细胞的特征，揭示了BCa中顺铂耐药上皮细胞的异质性，并阐明了乳酸化修饰在顺铂耐药中的作用。这个思路生信分析部分其实也就是3+的工作量，单细胞部分卷一些也不到5+。但是文章确实发到了24分。
最后除了以上的这种比较简单的逻辑之外，还有一个导航逻辑。
就是我们在设计一个课题之前，比如从A到B的分析路径有很多种，我们提前规划好这种路线，这也是新的东西。因为万事万物都有各种联系，你需要的是提出一个假设，然后把他走通，这就是一个好文章。比如T细胞耗竭参与肝炎的疾病进展到肝癌，同时组蛋白修饰参与其中。就是典型的A-B，是通过C路径来实现的。加上单细胞分析，数据处理也可以百无禁忌的利用花木兰策略。东市买骏马，西市买鞍鞯，南市买辔头，北市买长鞭。利用各种数据库去把阶段数据去拼凑。
