我们曾经梳理了生信课题选题的口诀：选表型，定基因；（在疾病确定的情况下，如何选基因呢？）表达有差异，差异影响表型（的基因）！科研进入到单细胞多组学时代，不管是肿瘤还是非肿瘤疾病，研究维度就不能再局限于疾病组与对照组的整体分析了，而应该扩展到特定的细胞类群之间，即选表型，定基因，表型选在细胞上，基因定在高表达的差异基因上。

有了这样的逻辑前提，那些在芯片数据或二代测序数据中已经被研究过的基因，还可以拿过来进行二次研究。为什么？因为既往分析往往只能确定疾病组与对照组有差异的基因，但是很多时候并不能明确基因的来源，这是二代测序本身的漏洞，除非所检测的细胞样本是用流式等方法经过特定Marker分选了，亦或者是细胞系样本。

对于单细胞数据，无论是在线工具网站，还是 R 脚本，我们苦苦找寻的不就是那些在特定细胞类型上高表达，而其高表达又影响某个表型的基因吗？找到之后，我们如果能够实验验证，做到干湿结合，这不就是一篇很好的文章吗？

上述介绍是一种科研方法论，来源于科研实践，是一种比较粗糙的生信筛选基因的方法。大家都可以去验证其可靠性！

TISCH (Tumor Immune Single-cell Hub) 是专注于肿瘤scRNA-seq数据的在线平台，提供详细的细胞类型注释，用于探究不同肿瘤类型的肿瘤微环境，界面友好，操作简单。既可以探索基因在肿瘤微环境各种细胞（如肿瘤细胞、免疫细胞，成纤维细胞和内皮细胞等）的表达和分布情况，还可以分析肿瘤和微环境中其它细胞间的细胞通讯情况。

2023年8月，Frontiers in immunology发表了题为ANGPTL2+cancer-associated fibroblasts and SPP1+macrophages are metastasis accelerators of colorectal cancer的研究论文，其中使用了TISCH2数据库。降维图、表达散点图和细胞通讯的结果均来自在线操作。

最重要的是，作者通过免疫荧光进行了验证，干湿结合！

我们在分享第一篇经典文献的时候，说到过CCL5。这篇文献的主要结论是① 卵巢癌细胞可分泌CCL5；② CCL5与CD8+ T 细胞浸润正相关；③ 卵巢癌细胞可通过表观调控下调CCL5的表达，从而导致肿瘤的免疫逃逸（晚期）。当时，这项研究是基于二代测序数据的分析完成的。

2022年10月，Cancer Letter杂志发表题为的研究论文，这篇文章通过单细胞数据挖掘，首次揭示肿瘤浸润 T 细胞产生的CCL5，作用于肿瘤细胞表达的SDC1受体，从而促进肿瘤的转移。

单细胞数据分析CCL5和SDC1的表达分布。

干湿结合验证 T 细胞表达CCL5。

体外实验验证CCL5通过SDC1促进肿瘤转移（虽然粗糙了点）。

生信三步走：在线网站→R 语言→单细胞、多组学

因此，单细胞数据分析，既是方法，也是思路！无论是研究生，还是博士后，甚至在读的本科生，一定要学！早学会，早受益！从纯生信，到 R 语言，再到单细胞，我们提出生信三步走，如果你感兴趣，欢迎来学习我们的教程！

如有问题，欢迎添加芒果师兄微信Mango1235详聊~~