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IF 8.2,郑州大学附属肿瘤医院团队:单细胞公共数据分析,36种机器学习+孟德尔的助力效果太哇塞了!一个月轻松发文!

2026-02-12 00:23:03

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WINTER

小羊说，单细胞是顶刊神器，这一点大家应该有目共睹吧，大牛团队都很喜欢用单细胞测序来发子刊甚至CNS等主刊，并且现在越来越多的文章开始加入一些单细胞分析了···

下面看一篇近期发表的单细胞文章，由郑州大学附属肿瘤医院陈小兵团队发表，只做了公共数据分析就发8.2分，这等好事谁能不心动？一起来看看文章亮点：

1.思路设计经典且好用：文章思路设计为3大模块，先用单细胞公共数据识别CRC进展的关键细胞亚型，再整合多个数据集利用机器学习算法建立预测模型，最后进行细胞实验和MR分析验证。虽然仍属于“单细胞+机器学习预后模型”的经典思路，但有了36种ML算法、MR分析等热门技术撑场子，文章新颖度和质量直线提升，关键是性价比超高，这不就是普通科研者、小课题组想要的高分低成本思路嘛，快来抄作业吧！

2.干湿结合更受杂志青睐：除了经典好用的思路，作者还加入了一点细胞实验，实验量没多大，还是最基础的功能实验，但打造成干湿结合的模式就是会更受杂志青睐，发文也更保险一点，有能力建议加上一点~

文章整体的设计思路是比较容易理解的，如果你对这个分析角度和联合思路感兴趣，想复现或者定制个性化分析思路的宝子只需要把你的研究方向告诉我，剩下的就交给小羊了，专业团队主打一个省心满意~

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中文题目：BCAP31通过氧化磷酸化依赖的巨噬细胞免疫抑制促进结直肠癌转移：一项单细胞转录组研究

发表期刊：Free Radical Biology and Medicine

发表时间：2025年8月

研究背景

本研究采用单细胞转录组学技术，首次揭示BCAP31通过调控氧化磷酸化（OXPHOS）通路诱导肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）免疫抑制，驱动结直肠癌转移的分子机制。研究发现不同卒中亚型（大动脉病变、心源性栓塞、腔隙性卒中）呈现特征性脂质/酮体代谢紊乱模式，核磁共振（NMR）代谢组学可精准捕获这些动态变化。

研究思路

1）基于单细胞数据分析不同免疫细胞亚群对CRC进展的影响，并探讨了调控CRC发生发展的关键细胞亚群；

2）通过细胞间通讯分析，从配体-受体对的角度阐明免疫细胞亚群间相互作用对CRC的实际调控作用和机制；

3）基于关键细胞亚群的标记基因筛选预后相关基因，并基于此进行聚类，随后分析亚型间的预后差异、单细胞亚群评分等；

4）采用WGCNA方法分析调控关键细胞亚群的关键基因；

5）利用MR分析验证模型基因对CRC的因果效应；

研究结果