哈喽宝子们，你们的馆长又来给大家找新方向了！今天给大家分享一篇关于“共病分析”的内容，即一种疾病引发另一种疾病或者两种疾病同时存在，算是一个非肿瘤研究的首选方向，对于想要短平快发文但是又没有太多基础的宝子们来说性价比很高，而且可复现性强。
这是一篇青岛大学团队近期发表的内容，疾病选择的是骨关节炎（OA）伴随代谢综合征（MetS），而且还是以“衰老”为切入点，首次系统性的评估了衰老相关基因在OA和MetS之间的作用，具有较高的研究意义。思路上整合了WGCNA
、IHC和机器学习方法，从多个层面对与衰老相关的生物标志物进行筛选，用于OA并MetS的诊断。这种同时从基因、蛋白质和免疫细胞浸润的角度进行验证，也进一步增强了结果的可靠性。
（共病分析最关键的就是对于疾病的选择，选的创新越高，后面不需要做实验也能发SCI，不确定如何选题的可以来滴滴馆长，专业团队为打造专属的方案与分析！
研究背景
衰老对OA和MetS的发病机制有显著影响，但其潜在机制尚不清楚。本研究旨在确定骨性关节炎合并MetS患者的衰老相关生物标志物。
研究思路
OA和MetS数据集以及衰老相关基因（ARGs）从公共数据库中检索。采用limma包识别DEG，WGCNA筛选基因模块，并采用RF、SVM、GLM和XGB等机器学习算法。列线图和ROC曲线评估诊断价值，CIBERSORT分析免疫细胞浸润。（数据的分析与处理怎么能少得了生信服务器，给数据运行加速，发文快人一步！）
研究结果
1.正常和OA样本间DEGs的鉴定
2.WGCNA构建及基因模块筛选
3.功能富集分析
4.
通过各种机器学习算法筛选中心基因
5.构建诊断模型
6.诊断价值评价
7.免疫浸润分析
文章小结
研究通过机器学习构建预测模型揭示了在OA伴MetS患者中发现了5个与衰老相关的生物标志物，并且这些基因与免疫细胞浸润有关，为临床的预测诊断提供了新工具。如果你还在为选题迷茫，那不妨来试试共病分析这个赛道，各个领域都能适用，而且无论是机器学习还是MR都能结合，有想法的就快来找馆长帮你定制专属方案和个性化生信分析吧
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