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今天我們來說說如何做泛素化的生信分析。在這之前，先看兩篇以下兩篇文章：
文章一：
這篇文章是典型的分型+預后分析，純生信，發到了IF:6.575的期刊。
文章二：
這篇也是純生信，簡單的降維+預后分析，發了4.501分。
看，不難吧，誰說純生信發不了文章的？如果發不了，那就是主題熱點沒選對（哈哈，不是）
持續關注生信人文章的小伙伴應該有印象，之前已經為大家分享過非常多的熱點文章以及生信思路，單單是細胞死亡領域就有很多，例如細胞焦亡、壞死性凋亡、泛凋亡、銅死亡、失巢凋亡、雙硫死亡等等。雖然今天不談細胞死亡，但是今天說的泛素化一點也不亞于細胞死亡，它可是對于細胞生存和腫瘤形成有重要影響的呀！下面給大家帶來的是泛素化的生信研究思路！
思路一： 泛素化相關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，也就是降維+預后分析。以鐵死亡、細胞焦亡和銅死亡為例，最簡單的便是構建預后signature。特點是速度快且直切重點，不到兩個月就能輕松做出一個3-5水平的結果，運氣好投到一個潛力股期刊的話，還能借勢漲分噢。
IF: 4.772
IF: 6.081
IF: 10.750
上述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（降維+預后分析）；二是先聚類識別不同的亞型，再選擇不同亞型間特征構建signature（分型+預后分析）。從數據層面來說，泛素化就是換了個基因集合而已。
思路二：單細胞數據出發或者單細胞聯合bulk RNA數據
目前生信文章已經非常“卷”了，但是單細胞數據分析依然是文章除了熱點方向之外很好的加分項。單純挖掘單細胞數據或者聯合bulk RNA數據，能夠輕松發到6-8分的水平。只不過與前兩個經典方式比起來，有一定的分析難度，也更考驗大家對分析結果的解讀功力。
IF: 6.081
IF: 8.786
悄悄告訴大家，目前有不少文章憑借單細胞+bulk+濕實驗驗證，再加上一個不錯的熱點主題，都已經沖到12-14分啦~
思路三：泛癌分析
針對某個基因集合的泛癌刻畫現在已經比較成熟了，基本上只要基因集合選得恰當，不加單細胞數據都能做到10以上。哪怕是小范圍的泛癌也可以輕松做到至少5的水平。例如下面這兩篇文章，期刊和審稿人對這種形式還是非常愿意接收的。
IF: 13.994
IF: 12.081
思路四：泛素化相關疾病分型
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，書寫起來也相對復雜一點。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來自于同一個7分以上的雜志。說明這種XX相關疾病分型的方式完全可行！
IF: 7.723
思路五：非編碼RNA
非編碼RNA不用多說，之前為大家介紹的鐵死亡lncRNA是能夠發到Nature Communications的。雖然提到ncRNA就會想到可能不好驗證，但這也不妨礙它可以沖到10分以上的期刊上！
IF: 17.694
小結
除了前面為大家整理的思路之外，其實想抓住泛素化這個方向，還有非常多的角度，重要的是切入點。目前很多思路都已經非常成熟，快速下手更能獲得好的效果。不想錯過的話，趕快掃碼上車~
泛素化生信思路
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