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书接上文，自从邵峰院士在nature上发表关于细胞焦亡的新机制，在18年就有人基于国自然基金中标趋势判断细胞焦亡是下一个研究热点。一转眼三年了，从PubMed发文数量上来看，细胞焦亡确实越来越火热（图1）。但是，让人比较费解的是，细胞焦亡相关的纯生信分析文章三年来非常少有。以生物信息的数据挖掘能力来看，这显然是很不正常的。
小编经过探究原因，也知道了其实是因为调控的基因不足和研究背景缺乏可能是造成生信文章没有出现的原因。
但是随着调控机制和研究背景的丰富，细胞焦亡的挖掘也会越来越多。
果然如此，具体小编说出这个论断不久，就有一批焦亡的文章发表，这次小编带大家从已发表的焦亡文章，梳理下如何蹭焦亡热点。
第一篇 Cell Death Discovery（IF:5.241）
细胞焦亡分子亚型识别+预后模型构建+功能富集
第一篇需要介绍的文章，必须得是四月份发表的那篇了,文章四月十七日发表在Cell Death Discovery（IF:5.241）。作者在卵巢癌中对细胞焦亡基因进行刻画，分析了表达水平的差异，基于细胞焦亡基因的识别分子亚型，构建与验证预后模型，识别差异基因与功能分析，刻画免疫活性。以这篇文章的结果来说，聚类亚型由于生存不差异，没有继续刻画，预后模型的构建，阈值不是很常规，LASSO也没有真正实现降维，如果是你自己手里的结果，你觉得能发到什么水平呢？当然这个仁者见仁智者见智，小编觉得能够发到5+，亮点还是在于细胞焦亡。
第二篇Frontiers in Cell and Developmental Biology（IF6.684）
细胞焦亡分子亚型识别+TME+免疫治疗
第二篇细胞焦亡文章虽然可以归类到纯生信，但是作者收集了医院临床样本，并且训练数据量很大，内容也非常丰富，刻画得很细致，所以这篇文章发表的杂志影响因子也高了不少。文章今年六月十一日发表在Frontiers in Cell and Developmental Biology（IF6.684）。在胃癌中，作者分析了细胞焦亡基因的表达水平和遗传改变，并且基于临床样本进行验证，识别了分子亚型并对亚型进行TME和临床特征的分析，构建风险模型并进行验证和TME与免疫治疗的刻画。
细胞焦亡预后模型构建+TME+ceRNA网络
关于这篇肺腺癌的文章，和卵巢癌的细胞焦亡文章发表在同一个杂志Cell Death Discovery，只是时间上晚了两个月。作者对细胞焦亡基因的表达水平、遗传改变和功能进行刻画，基于细胞焦亡基因构建预后模型，分析了TME、TMB、MSI和药物敏感性，最后基于重要临床特征构建了ceRNA网络。
第四篇 OncoImmunology（IF:8）
细胞焦亡分子分型+TME+突变landscape+免疫治疗
关于这篇结直肠癌的文章，发的比较高，8+的杂志，还是近期发表的。不过看起来，研究的东西也比较常规，类似之前我们推广过的一系列的思路，TME、m6A等，常规技术路线就非常考验技术能力（相信有很多人发现焦亡基因这个稳定性太差，效果不好），作者对细胞焦亡基因的表达水平、遗传改变和功能进行刻画，然后分子分型，基于细胞焦亡基因构建预后模型，分析了TME、TMB、MSI和药物敏感性。
第五篇 Frontiers in Cell and Developmental Biology（IF6.684）
细胞焦亡基因预后模型构建+多套数据集验证
这篇文章11月份发表在Frontiers in Cell and Developmental Biology（IF6.684），研究的是肺腺癌，到这篇文章出现，小编有了一个感悟，一个新的热点，经过短短半年内卷成成熟思路。
具体体现在如下方面这个项目用到了1500多个样本，降维算法也用了catBoost，更 为恐怖的是在模型验证部分利用的较多的数据集同时对分型和模型进行了验证。
看完五篇焦亡的生信文献，有如下建议，焦亡还是热点，一定要蹭，但是蹭的姿势要把握，比如数据集要多纳入，考虑疾病特点，针对某一个点做深，比如模型验证、比如免疫治疗。由于细胞焦亡机制还比较新，建议新手不要轻易自己做，还是应该交给有经验的分析人员进行调试，结果阳性概率会高很多。生信人团队有针对细胞焦亡的新思路和新玩法，提前规划，撞车不怕，欢迎大家添加客服讨论，定制专属方案。
