赖氨酸氧化酶（LOX和LOXL1-4）是一种铜依赖性酶，主要参与细胞外基质重塑和胶原蛋白与弹性纤维的交联过程，其作用主要是作为分泌蛋白。馆长没记错的话，这是我第一次分享这个热点方向的文章，主要的原因还是相关的生信文章比较少，大部分人都会关注乳酸化、铁死亡、巨噬细胞等热门方向，对于这种小众方向并不是很熟悉，从另一方面看也有优势，那就是文章的创新性会直线上升。
今天馆长带来的这篇来自首医大团队的研究是一篇泛癌多组学纯生信分析。
首先，选题就不多说了，赖氨酸氧化酶+泛癌就是一个很新颖的组合。
分析思路方面，文章整合了5种常用公共数据库数据（批量RNA-seq和单细胞数据），通过10种机器学习构建了预后模型，并在单细胞水平进行了机制探究，此外还进行了免疫相关分析以及上游机制的探索，虽然没有添加验证实验，但是流畅清晰的分析思路最终征服了审稿人拿下8分+！
另外，馆长发现同期，北大一院也发了篇类似的研究（Systematic Characterisation and Analysis of Lysyl Oxidase Family Members as Drivers of Tumour Progression and Multiple Drug Resistance），同样是泛癌方向+赖氨酸氧化酶热点，这篇文章发了Q2/4.3分，差在在哪里呢？跟着馆长往下看看吧~
热点+预后模型的分析思路是传统生信分析的经典思路，是筛选目标基因最常用的一种分析方式，目前经常会填加一些其他分析元素，比如机器学习、单细胞等增加文章的创新性，如果你对该方向感兴趣但是不会选择热点，或者不会分析，尽管滴滴馆长即可~
题目：基于机器学习的计算机分析识别赖氨酸氧化酶的特征，用于癌症的预后和治疗反应预测
背景介绍
赖氨酸氧化酶（LOX/LOXL1-4）对癌症进展至关重要，但目前对它们的转录调控、潜在的治疗靶点、预后价值和参与免疫调节的程度仍知之甚少。这项研究全面评估了LOX/LOXL在癌症中的表达，并强调了针对这些酶和开发基于LOX/LOXL的预后模型可能具有重要临床意义的癌症类型。
思路解析
1. 数据来源
多组学数据：TCGA、CGGA、GEO、GTEx等公共数据库的33种癌症 bulk和单细胞测序数据。
2. 表达模式分析
通过无监督一致性聚类分析LOX/LOXL在不同癌细胞系中的表达模式。
3. 预后模型构建
1）通过生存分析评估LOX/LOXL表达与患者生存之间的关系。
2）利用10种机器学习算法构建预后模型，通过留一法交叉验证选择最优模型。
3）在多个独立数据集中验证模型的准确性和稳定性。
4. 单细胞数据分析
1）基于GEO数据库中的多个单细胞数据集分析LOX/LOXL在胶质瘤原发和复发样本中的表达差异。
2）利用CellChat工具分析细胞间通信网络。（单细胞数据建议通过服务器处理，需要的话可以联系馆长~）
5. 治疗反应预测
通过cMap工具和机器学习方法预测针对LOX/LOXL过表达的潜在治疗药物。
6. 免疫相关分析
1）通过基因集富集分析（GSEA）分析LOXL3与免疫细胞相关途径的富集。
2）分析了LOXL3表达与免疫检查点阻断治疗反应的关系。
主要结果
LOX/LOXL在肿瘤细胞中表达失调
LOX/LOXL的表达与肿瘤的进展和转移以及促肿瘤通路的激活有关
LOX/LOXL表达失调影响癌症，尤其是胶质瘤的预后
ScRNA-seq揭示了LOXL2在复发性IDH野生型GBM中的独特作用
利用cMap和机器学习预测pan-LOX/LOXL过表达的潜在化合物
LOXL3的表达与免疫浸润相关，并可能预测对免疫检查点阻断的反应
小结
这篇文章通过整合多组学、机器学习、单细胞分析、药物预测等生信技术，全面分析了LOX/LOXL在多种癌症中的作用机制，并开发了预后模型。文章纯生信就发了8分+，性价比非常高！
另外，馆长文首提到的那篇选题非常类似的文章之所以发的分数比这篇低不少，很大一部分原因是没有结合机器学习、单细胞等热门方法，同时用到的数据集也比较少，感兴趣的朋友可以下载对比一下哦~想复现的话随时可以联系馆长哦~
馆长会持续为大家带来最新生信思路，也可以提供特色数据库构建、免费思路评估、付费生信分析等服务，对数据库构建和生信分析感兴趣的朋友可以咨询馆长哦！
