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 病原感染類疾病對于人類的健康和生活質量具有重大影響。病因源于微生物（例如病毒、細菌、真菌或者寄生蟲）感染。近多年來，這類疾病直接或間接的在人與人之間傳播。因此，研究控制這類疾病的發生發展具有重要價值！

病原感染引起的疾病有多種，包括腫瘤和非腫瘤疾病。腫瘤類疾病如人乳頭瘤病毒（HPV）引起的宮頸癌、乙型肝炎病毒引起的肝癌、幽門螺旋桿菌（HP）引起的胃癌等。非腫瘤疾病如新型嚴重急性呼吸綜合癥冠狀病毒2（SARS-CoV-2）引起的肺炎、結核分枝桿菌引起的肺結核、細菌感染引起的膿毒癥等。

在本期內容中，小編針對上述疾病匯總了部分生信分析套路（僅展示關鍵分析內容），思路清晰，全都是寶藏！快來看看你鐘意哪一款吧~

scRNA-seq與bulk RNA-seq聯合分析

1、以HPV感染的頭頸部鱗狀細胞癌（HNSCC）為例：

圖1：研究流程圖

• HPV+/HPV-組別生存時間差異
• scRNA-seq數據研究HPV在體內的感染（細胞分簇，尋找感染的腫瘤細胞）
• 篩選HPV+/HPV-腫瘤細胞間差異基因，并進行GSEA分析

圖2

• 利用TCGA bulk RNA-seq數據對差異基因進行篩選
• 單變量Cox回歸篩選風險負相關的相關基因
• 隨機森林篩選關鍵特征基因（特征基因在HPV+/HPV-組間、HPV+腫瘤細胞、TCGA隊列高低組間表達情況）
• KM生存分析、ROC曲線評估預測能力

圖3

• HPV+/HPV-腫瘤細胞與免疫細胞間細胞通訊

圖4

以細菌感染的膿毒癥為例：

• 膿毒癥患者外周血scRNA-seq分析（UMAP圖、每個細胞簇top3 maker 基因熱圖展示、小提琴圖展示典型的免疫細胞標記基因在每個細胞簇中的分布）

圖1

• scRNA-seq及bulk RNA-seq中健康與膿毒癥患者間差異基因（紅色上調、藍色下調）
• scRNA-seq及bulk RNA-seq數據集差異基因取交集（hub-DEGs）
• hub-DEGs功能、通路富集分析（GO、KEGG）

圖2

• 基于hub-DEGs構建預后signature（LASSO、多因素Cox回歸、KM生存曲線、ROC曲線分析）

圖3

• 膿毒癥患者免疫細胞變化及藥物靶基因分析（scRNA-seq數據集中免疫細胞比例、免疫細胞類型在正常和膿毒癥人群中的比例分布及其差異、熱圖顯示不同臨床病理特征與免疫細胞景觀的相關性分析、小提琴圖顯示藥物靶基因在細胞簇中的表達、免疫功能相關藥物靶基因在高低危人群中的分布差異）

圖4

加權基因共表達網絡分析（WGCNA）

以甲型流感病毒感染為例：

• 基于加權基因共表達網絡分析識別與IAV感染顯著相關的模塊和基因

圖1

• 關鍵模塊和基因與感染時間和感染多樣性之間的相關性分析

圖2

• hub基因與感染時間和感染多樣性之間的相關性

圖3

目前對于腫瘤的生信分析套路已經非常成熟，發文門檻相對較高。但是對于非腫瘤疾病的研究還有余地，尤其是病原感染類疾病。除了上述介紹的思路之外，還有結合免疫浸潤分析、熱點基因集、機器學習等其它方向，輕輕松松搞定。有需求的小伙伴們可以掃碼咨詢哦~

病原感染個性化思路

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