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這兩天的science重磅“銅死亡”相信已經刷爆各位的朋友圈了。這篇文章定義的銅死亡（cuproptosis）到底是什么？簡單來說，研究人員發現了一種不同于已知的細胞死亡的新機制：銅依賴且受到調控的細胞死亡方式，通過銅與TCA的脂酰化成分直接結合，導致脂?；鞍椎漠惓＞奂丸F硫簇蛋白的丟失，從而導致蛋白毒性應激而導致細胞死亡。
Ps: 如果想看這篇文章的詳細解讀，可以看看推文的次條。
不夸張地說，看完這篇文章，小編周六晚上睡覺夢到的都是各種各樣的細胞死亡。看過小編文章的小伙伴應該有印象，小編為大家分享過非常多的細胞死亡的文章以及生信思路，例如細胞焦亡、壞死性凋亡、泛凋亡等等。當然，今天小編不解讀文章，畢竟science原文的解讀網上已經一大堆了。針對這個真正的science重磅，小編為大家整理一系列生信的切入點。
曾經炙手可熱的鐵死亡、細胞焦亡、壞死性凋亡，僅僅在21年發文量就超過了4000。作為細胞死亡新晉成員，留給我們的空間實在太多太多，多到出現了選擇困難癥。不過各位放心，小編今天從易到難為大家整理各個水平的銅死亡生信思路。
首先，我們需要知道的是，science原文識別到了10個基因，其中7個正調控基因，3個負調控基因。這一點非常重要，也是這一系列思路的基礎。
思路一、銅死亡相關signature
當我們拿到一個基因集合的時候，最基礎的思路就是基于這個基因集合進行篩選，并且構建一個signature。以鐵死亡和細胞焦亡為例，最簡單的便是構建預后signature。特點是快準狠，不到兩個月就能輕松做出一個3-5水平的結果。
這兩篇文章可以代表這個水平兩個非常經典的思路，一是基于基因集合本身進行篩選和構建signature；二是先聚類識別不同的死亡模式，再選擇不同模式間特征構建signature。同樣作為細胞死亡的銅死亡，從數據層面來總結，就是換了個基因集合而已。
思路二、銅死亡相關疾病分型
基于某個基因集合的分子分型可以很好的關聯臨床，同樣是非常經典的思路。當然與思路一的區別在于分析內容相對較多，書寫起來相對難一點。不過如果結果很好的話，是有機會沖高分的。同樣以鐵死亡和細胞焦亡為例，我們可以看到兩篇文章都在8分以上，并且來自于同一個雜志。既然編輯愿意接收，那我們換一個死亡方式為什么不試試呢？
思路三、單細胞數據出發或者單細胞聯合bulk RNA數據
單細胞雖然風頭不再，但是目前還是文章很好的加分項。以鐵死亡為例，我們可以看到，單純的單細胞數據挖掘或者聯合bulk RNA數據，能夠輕松做到6-7的水平。只不過與前兩個比起來，分析難度提升了不少。
思路四、泛癌分析
針對某個基因集合的泛癌刻畫現在已經趨于成熟了，基本上只要基因集合挑得好，連單細胞數據都不用加就能做到10以上。從去年的兩篇文章我們可以看到，審稿人對這種形式還是非常愿意接收的。
思路五、非編碼RNA
非編碼RNA其實都不用多說，前幾天為大家介紹的鐵死亡lncrRNA是能夠發到Nature Communications的。不過目前不建議從非編碼RNA的角度切入，畢竟到時候可能不好找證據來證明其調控作用。
思路六、銅死亡數據庫
FerrDB這個數據庫相信大家都知道，鐵死亡研究利器。雖然現在銅死亡的概念剛提出，但是如果想沖擊一下16分的NAR，現在就可以開始收集文章了。不過這個活周期較長，比較磨人，如果人手不足不建議輕易去嘗試。
結語
除了前面為大家整理的六個思路之外，其實想抓住銅死亡這個點，還有非常多的角度，正如前文所說，留給我們的空間實在太多。而且隨著現在生信的發展，很多思路都非常成熟，比的就是誰更快。最后為了方便大家初步評估銅死亡生信的研究潛力，小編基于TCGA的數據對銅死亡10個基因進行了分析，已經可以看到很多腫瘤值得往后深挖了。想要獲取初步分析結果以及銅死亡其他經典思路和個性化思路，趕快掃碼上車。
