生信分析 还用WGCNA做共表达？你凹凸了！

从plos到NC的共表达网络

提到共表达网络，相信大家都耳熟能详了。但除了WGCNA之外，大家还知道多少共表达网络分析方法呢？今天给大家分享一个不一样的共表达网络分析方法：多尺度嵌入式基因共表达网络分析（MEGENA）。当然了，要从PLoS Computational Biology到NC都发一篇文章，那都是大佬干的事。最重要的一点，今天不讲枯燥的方法原理，我们只学NC的文章怎么使用这个方法（毕竟已经有R包了）。

文章二月份发表在Nature Communications（IF: 12.121）。

Network models of primary melanoma microenvironments identify key melanoma regulators underlying prognosis

原发黑色素瘤微环境网络模型识别关键预后调控因子

一、摘要：

黑色素瘤是最致命的皮肤恶性肿瘤，由复杂肿瘤微环境中的遗传和表观遗传学改变驱动。虽然大规模的黑色素瘤分子分析已经确定了与黑色素瘤进展相关的分子标志，但全面的系统级建模仍然难以捉摸。这项研究通过整合大规模基于批量的多组学和单细胞转录组数据，建立了原发性黑素瘤分子改变的预测基因网络模型。将临床，表观遗传学和蛋白质组学数据整合到这些网络中可以揭示关键的亚网络，细胞类型和黑色素瘤进展的潜在调控因子。此外，通过大量实验验证了识别的调控因子。

二、材料方法：

数据：TCGA皮肤黑色素瘤表达数据，甲基化数据，生存数据；GTEx；scRNA-Seq；MSigDB。

方法：多尺度嵌入基因共表达网络分析（MEGENA），差异表达，功能富集，生存分析，CIBERSORT，Western blotting，Cell lines and cell culture，siRNA逆转录，RNA提取，反转录和qRT-PCR，细胞增殖，体外侵袭，RNA测序，动物实验。

三、结果：

1.原发性黑色素瘤综合网络生物学分析

2.上调免疫反应子网与良好预后相关

3.肿瘤内DNA修复和mRNA剪接通路上调与预后不良相关

4.系统验证不良预后候选网络driver基因

5.ZNF180沉默可在体内外拮抗黑色素瘤细胞的增殖和侵袭

6.ZNF180是原发黑色素瘤病因的多功能driver基因

总结：

MEGENA是一位华人大佬开发的算法，不要觉得PLoS Computational Biology影响因子不高，但是却是计算系统生物学领域的顶级期刊。这篇NC的文章同样是这位大佬发表的。如果想做纯生信，今天这篇文章值得看，如果想做生信+湿实验，今天这篇文章更值得看。像这种思路和研究方法都独具创新的思路可不多见，喜欢来撩！

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