基因的功能推断之单细胞亚群的特异性高表达

前面我们强调了，基因功能推断的数据分析的重要性 ，而且我们已经演示了4个基因的功能推断方法，分别是：

• 大队列高低分组后差异分析然后功能富集
• 大队列表达量相关性排序后gsea分析
• 大队列的共表达分析（比如：WGCNA）

不过更直接的方法应该是：敲减过表达的干扰目标基因，而且不仅仅是从转录组这一个维度来量化目标基因的功能，为了全面理解基因的功能和作用，我们需要采用多维度的组学方法来综合分析，比如蛋白质组学、代谢组学、表观组学、结构组学、互作组学等等。其实可以参考基于tcga数据库的癌症的单基因数据挖掘策略，比如文章：《The Role of FERMT2 in the Tumor Microenvironment and Immunotherapy in Pan- Cancer Using Comprehensive Single-Cell and Bulk Sequencing》，就是FERMT2（Focal Adhesion Kinase 2）进行了一系列的分析，以探究其在肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME）和免疫治疗中的作用。可以做的分析包括：

• 从TCGA数据库获取目标基因的全面的RNA测序数据、体细胞突变谱和相应的临床属性。
• 根据队列的病人临床信息评估目标基因的预后功能
• 利用多种算法对免疫细胞群体进行量化分析，研究目标基因的表达水平与免疫细胞浸润之间的关系。
• 基于TIDE数据库，比较目标基因表达水平与其他已发表的生物标志物的预测能力。
• 使用GSCA在线数据库调查目标基因表达水平与不同肿瘤药物抗性模式之间的关联。

不过，基于tcga数据库的癌症的单基因数据挖掘策略已经是五年前的套路了，如果大家现在还想做类似的研究，就必须得加上单细胞转录组，甚至空间单细胞数据，如果有合适的公开的数据可以获得的话。

比如2025的单细胞数据挖掘文章：《Single-Cell Sequencing and Machine Learning Integration to Identify Candidate Biomarkers in Psoriasis: INSIG1》，研究者们通过分析定位到了一个具有诊断意义的基因：INSIG1，但是它不是很出名。如果我们做一个公开的单细胞转录组数据集的降维聚类分群，然后针对第一层次降维聚类分群里面的单核细胞进行细分亚群的时候，很明显的可以看到我们的目标基因INSIG1其实是有CD16单核细胞的特异性，而不是在经典的CD14单核细胞里面表达，这个就很有意义， 如果这个数据挖掘文章的研究者们发现了这一点，该研究立马就可以上一个档次！

INSIG1其实是有CD16单核细胞的特异性

当然了，我这里仅仅是抛砖引玉，说明单细胞水平看问题的重要性。这一点其实人工智能大模型比我做的更好，它能分门别类的说明单细胞转录组技术（Single-cell RNA sequencing，scRNA-seq）如何对单个基因的生物学功能获取提供了极大的帮助，比如：

1. 细胞异质性揭示：
   • 单细胞转录组技术可以揭示细胞群体中的异质性，识别不同细胞类型和状态，从而了解单个基因在不同细胞类型中的作用。
2. 基因表达模式分析：
   • 能够精确测量每个细胞中基因的表达水平，识别特定基因在不同细胞环境中的表达模式。
3. 细胞状态和动态变化：
   • 通过分析基因表达的时间序列，可以推断细胞的动态变化和状态转换，例如细胞分化、激活或死亡。
4. 细胞间相互作用：
   • 通过识别特定基因在不同细胞类型中的表达，可以推断细胞间的相互作用和信号传导。
5. 功能基因和调控网络：
   • 识别关键的调控基因和它们在细胞功能中的作用，构建基因调控网络。
6. 细胞标记和分类：
   • 鉴定新的细胞标记和分类方法，有助于更精确地对细胞进行分类和功能注释。
7. 疾病模型和病理机制：
   • 在疾病模型中，单细胞转录组技术有助于理解病理状态下基因功能的变化，揭示疾病机理。
8. 药物反应和治疗靶点：
   • 识别影响药物反应的关键基因，为开发新的治疗方法提供靶点。
9. 发展和发育过程：
   • 研究基因在发育过程中的作用，理解正常发育和发育异常的分子机制。
10. 数据整合和资源：
    • 单细胞转录组数据可以与其他组学数据整合，如蛋白质组学和代谢组学，提供更全面的生物学理解。

总之，单细胞转录组技术通过提供细胞层面的基因表达信息，极大地促进了我们对单个基因功能的理解，特别是在复杂的生物系统中基因如何响应不同的生物学线索和环境变化。