8.5/Q1，南方医科大“码”上破局OA：单细胞+机器学习一键筛靶，0实验也能发5+，生信玩家必抄的捷径与深坑

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🌟今日文章生信亮点：

- scRNA-seq重注释：锁定Dectin-1在滑膜巨噬/软骨亚群差异表达。 
- CellPhoneDB互作：构建Dectin-1配体-受体介导的滑膜-软骨通讯图。 
- CIBERSORTx+GSEA：先天免疫细胞比例与Dectin-1水平相关，富集炎症小体通路。 
- WGCNA模块：筛出与Dectin-1共表达hub基因，功能聚焦软骨退变。 
- 机器学习：LASSO/RF模型以Dectin-1特征基因预测OA进展（AUC>0.85）。 
- 多组学整合：甲基化-转录联合揭示Dectin-1表达受DNA甲基化负调控。 
- DrugBank+对接：虚拟筛选并分子对接3种可靶向Dectin-1-Syk轴小分子。

研究在OA滑膜中发现大量差异基因，其中115个与先天免疫相关。核心基因（如IL6、IL1B）显著富集于TLR、NLR等通路，KEGG分析进一步证实NF-κB和细胞因子信号通路被强烈激活。这表明OA中组织损伤相关的DAMPs通过模式识别受体（PRRs）触发了强烈的先天免疫炎症级联反应，是驱动疾病进展的核心机制。

通过113种算法筛选出最优模型（glmBoost+Stepglm），包含10个核心基因（如CLEC7A、IL1B），训练集和验证集的平均AUC达0.889。CLEC7A（Dectin-1）在分类中表现突出（AUC=0.793），其高表达组（C2）OA样本占比显著升高。