研究概述：基于糖酵解相关分类的胶质瘤预后改善及治疗策略探索本研究发表于《CNS Neuroscience & Therapeutics》，聚焦于胶质瘤这一成人中枢神经系统最常见且致命的原发性脑肿瘤。尽管当前采用手术、化疗及放疗联合治疗，胶质瘤患者的预后仍极不乐观，尤其是复发与转移患者，其长期生存率依然有限。本研究从糖酵解代谢重编程的角度切入，通过系统分析糖酵解相关基因在胶质瘤中的作用，构建稳定的预后分类模型，并探索潜在的治疗靶点，为胶质瘤的精准治疗提供新的分子基础。技术路线特点
本研究的突出特点在于充分结合了单细胞与bulk转录组数据，以及多队列数据整合与模型验证。研究团队首先整合了来自TCGA-GBM、CGGA、Rembrandt等多个公开队列的胶质瘤转录组数据，同时引入单细胞RNA测序数据，对肿瘤微环境中的细胞类型进行精细解析。这种单细胞与bulk数据的联合解析，使得我们能够从细胞群体水平观察到不同细胞对代谢物质摄取的偏好差异，这对于理解肿瘤与免疫细胞之间的代谢竞争尤为关键。患者分层与预后模型构建
在患者分层方面，研究并未直接依赖传统的基因差异分析，而是基于289个糖酵解相关基因进行共识聚类，成功将患者稳定划分为五个预后差异明显的糖酵解亚型（GS1-GS5）。随后，通过101种机器学习算法组合筛选，最终利用RSF和plsRcox算法构建了风险评分模型，筛选出41个与生存密切相关的关键基因，并建立了风险评分系统。多队列验证结果显示，该模型在训练集、测试集及外部验证队列中均能稳定预测患者的生存结局，体现了模型的强大泛化能力。免疫微环境与风险模型的相关性
进一步的分析揭示，该风险模型与免疫微环境状态密切相关。高风险患者往往表现为免疫细胞浸润减少、肿瘤纯度升高，并伴随多种免疫通路活性下降，提示这些患者可能处于免疫抑制状态。这一发现不仅反映了患者的预后情况，还可能预示患者对免疫治疗的潜在响应能力，为未来个体化治疗策略的制定提供了重要方向。关键基因ADM的探索
在所有筛选出的关键基因中，ADM（肾上腺髓质素）表现出最强的预后相关性，因此成为后续研究的重点对象。单细胞数据进一步显示，ADM主要在胶质瘤细胞中高表达，并与细胞增殖、侵袭及干性等恶性特征显著相关。体外实验证实，抑制ADM表达可显著抑制肿瘤细胞的增殖、迁移及侵袭能力。结合患者样本的免疫组化及生存分析结果，高表达ADM与更差的预后显著相关，提示ADM不仅是胶质瘤的生物学驱动因子，还具备潜在的临床标志物价值。ADM对免疫微环境的影响及潜在治疗靶点
研究进一步考察了ADM对免疫微环境的影响，发现高ADM表达的肿瘤细胞可通过影响代谢途径，调控肿瘤相关巨噬细胞向免疫抑制型M2表型极化，从而帮助肿瘤逃避免疫监视。这一发现将代谢调控、免疫抑制与肿瘤进展紧密联系起来，强化了“代谢—免疫—肿瘤”之间的相互作用框架。在转化应用层面，研究团队通过药物敏感性分析、分子对接及体外实验，发现IM（ingenol mebutate）能够与ADM结合，抑制其表达，进而抑制肿瘤细胞的增殖并减少M2型巨噬细胞的极化。这一结果提示，针对ADM的抑制剂可能为胶质瘤治疗提供新的思路，使研究具备潜在的临床转化前景。研究价值与展望
整体来看，这项研究的价值不仅在于提出了新的胶质瘤预后分类模型，更重要的是构建了一条完整的分析链路：从单细胞解析代谢特征，到患者风险分层，再到免疫微环境调控机制，最终延伸至潜在药物筛选。这种从数据分析到功能验证再到药物探索的研究路径，体现了当前肿瘤多组学研究向临床应用逐步推进的发展方向。从方法学角度而言，该流程的难点不仅在于算法选择，更体现在多队列数据整合、单细胞与bulk数据联合解析以及模型稳定性验证等环节。一旦相关流程被成功复现并模块化，未来可较为容易地迁移至其他癌种研究，推动肿瘤精准治疗的发展。接下来，我们开始介绍复现的结果。
第一个文件夹：主要是对CGGA的转录组数据机进行整理
第二个文件夹：主要是针对TCGA数据进行聚类分析，这里使用了24种顶级聚类方法第三个文件夹：对验证集使用训练集得到的差异基因重新聚类这里主要使用的是MOVICS进行的第四个文件夹：差异基因的筛选和富集分析，主要复现fig4的两张图第五个文件夹：做GSEA分析，主要完成fig5的图第七个文件夹：风险模型的构建和ROC曲线的绘制，主要复现fig7第八个文件夹：完成关键基因的筛选，这里我们选择了另一种方法筛选关键基因（这里使用的是GOsemsim）如何免费获取代码，只需购买10人共享服务器即可免费获取，购买前需咨询小白（微信：ShenxinBS001），机器上架时间，10人共享服务器不一定是现机哈！
官网链接：https://www.ezygene.com/shared
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
