萬萬沒想到！Signature類生信文章發(fā)10+！值得借鑒！

在研究論文中，篩選是第一步。篩選策略主要是①芯片、RNA-seq或單細胞測序等高通量篩選；②借助CRISPR文庫進行通量篩選；③通過推敲現(xiàn)象或表型得出猜想；④其他方法。篩選策略分為兩種，Gain-of-funtion (芯片和測序)和Loss-of-funtion (CRISPR文庫)。這種邏輯論證，任何時候都經(jīng)得起推敲，絕不是灌水文章。

生信篩選論文，跟純生信論文不一樣，屬于科研論文。公共網(wǎng)站生信數(shù)據(jù)分析只是基本，還要會R 或者Python，懂基礎科研，具備醫(yī)學知識，這就構(gòu)成了生信篩選論文的四要素：①網(wǎng)頁數(shù)據(jù)分析，②R或Python，③基本實驗技能和④醫(yī)學背景，即生信篩選論文套路：生信篩選+生信和濕實驗驗證+臨床應用。

通過PubMed檢索，我們可以看到，2025年已經(jīng)發(fā)表signature + Prognosis相關(guān)論文2367篇，從2020年開始相關(guān)論文數(shù)目都在4000篇左右/每年。但是，Signature類文章的影響因子基本在5分以下，能上7、8分絕對是要做機制的，上10分的很少。

2025年10月，Int J Surg期刊發(fā)表題為Inositol metabolism shapes tumor aggressiveness and immune evasion in lower-grade glioma: an integrative analysis of bulk, single-cell, and spatial transcriptomics的生信文章，借助MSigDB數(shù)據(jù)庫和文獻篩選定義含有75個肌醇相關(guān)基因（IRGs）的Signature，構(gòu)建了INScore預后評分模型。通過6個獨立隊列（TCGA、CGGA、GEO等）的綜合分析發(fā)現(xiàn)，INScore高的患者，生存期顯著更短。

這是整篇文章的基礎

作者先統(tǒng)計了肌醇相關(guān)基因的預后指標，然后通過一致性矩陣cluster分析，結(jié)合生存參數(shù)構(gòu)建了INScore模型。再結(jié)合臨床信息，將樣本分成INScore得分高和低的兩組。

肌醇代謝得分與促癌標志物的關(guān)系

肌醇代謝得分與免疫特征的關(guān)系

從單細胞水平分析肌醇代謝的促癌特征

細胞通訊，鎖定單核細胞

實驗驗證部分，包括WB、增殖曲線CCK-8、集落形成實驗CFU和遷移實驗，常規(guī)實驗。通過LASSO回歸，從75個IRGs里挑出系數(shù)最大的IMPA2作為hub基因，進行驗證。

芒果之見：單細胞多組學時代，這種Signature基因做生信論文竟然能發(fā)表10分+文章，我們還是挺意外的。文章的思路并不難，Signature基因的確定也不復雜。通篇論文分析下來看，這篇文章主要還是因為單細胞+多組學的分析是亮點，同時濕實驗也比較全面。這類文章，我們覺得5分以上有保證，但10分的話有點高攀了。當然，這篇肌醇代謝為主的生信文章發(fā)表在外科學期刊上，有機會的成分，但思路貨真價實，值得借鑒。