纯分析虽然香，但是竞争愈加激烈了！还想发到1区TOP，就需要在创新上狠下功夫！那么生信塔今天带给大家的就是一篇由广州中医药大学金沙洲医院团队11月发表在Computers in Biology and Medicine（IF：7）上的文章。2个月就接受，生信占比超过95%，这样的文章谁能不爱了。相比小伙伴都看见本文题目了，双疾病、多组学、机器学习、孟德尔、单细胞，这里面每一个拿出来都能独挡一面，现在联合到一起，就问你怕不怕！哦，不，就问你爱不爱！（ps：这是一场博弈，审稿人千方百计希望能加实验，我们想方设法想省去实验。想通过这关，自然得拿出点能震慑人的东西。像本文一样，能凑齐5种数据分析方法，相互印证，自然能更容易通关一些。小伙伴如果想复现这个思路，欢迎滴滴生信塔哦！）
题目：克罗恩病和代谢综合征的综合多组学分析：揭示共病的潜在分子机制
研究背景
克罗恩病（CD）与代谢综合征（MetS）中的异常因素显著相关，但是其中的具体机制仍不清楚。
作者从GEO数据库中分别获取克罗恩病（CD）与代谢综合征（MetS）相应的差异表达基因（DEGs），两者取交集后获得34个重叠基因。 根据基因表达特征，对患者进行聚类研究，识别到15个基因模块。发现绿松石基因模块与两种疾病都显著相关。3.随机森林和LASSO识别和验证潜在共享核心基因利用机器学习算法——随机森林算法，从两种疾病中筛选出117个基因；利用LASSO回归，筛选出36个基因；以临床诊断价值为判断依据，发现PBX2和PIM2的诊断价值较高。研究筛选了64个SNP以探究它们和CD的关联性，IVW结果显示SLC12A2显著增加CD风险。此外，共定位分析还发现了存在多个SNP与CD间的强关联性。scRNA结果共识别到9个主要的细胞群，并且不同的细胞群具有不同特性。研究发现PIM2和PBX2在CD组的T细胞和B细胞中表达升高。本文将将双疾病、多组学、机器学习、孟德尔、单细胞，这5种当前的分析热点整合到一篇研究中，特别是将经典生信分析（双疾病、多组学、机器学习、单细胞）与孟德尔随机化分析相结合，既筛选了基因，同时还通过MR分析确定其因果关系。创新性显著提高！最终实现基本0实验发文，小伙伴如果想复现这个思路，欢迎滴滴生信塔哦！生信塔公众号持续为大家带来最新生信思路，更多创新性分析思路请点击往期推荐，快来查看吧！想复现这种思路或者定制更多创新性思路欢迎直接call生信塔，我们团队竭诚为您的科研助力！
