国自然和高分文章引出研究基因分子的5种主要方式，你用的是哪种？ ...

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来源：市场资讯
" n# X5 U$ z# \0 G8 E" r（来源：小张聊科研）
- {9 ^: S& s; y0 U2 c! T1 U, b在国自然项目申请中，很多研究的创新点一般放在某个新基因分子上，而如何引出要研究的新基因分子是大家比较关注的问题，下面我们介绍引出要研究基因分子的5种主要方式：从临床样本的组学数据引出、从表型相关功能筛选功能数据引出、从前期研究或者明星分子的机制引出、从干预方式或者药物引出、以及从文献报道出发。
# d+ `& T& D; U- o. `! C  L5 M0 B" ]对应内容，小张聊科研视频号已更新:
一、从临床样本的组学数据出发
4 e7 @; H0 m6 H- E$ F) x——新颖度☆☆☆，专家最认可的常规策略
考虑到疾病和临床问题一般在申请书中首先说明，因此基于临床样本的组学数据从而引出要研究的基因分子是大家用的最多的一种方式。当然，这里说的组学不仅指转录组、蛋白组、代谢组学、肠道菌群的宏基因组、单细胞测序、空间转录组等常规组学技术，也包括以这些组学技术为基础的公共数据挖掘和生信分析，当然也包括疾病风险基因分析等。因此本质上是通过组学技术直接建立“临床问题——基因分子”的联系。
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当然在选择具体基因分子的原因上也有很多既有原因参考：如根据基因分子表达变化倍数、与疾病关键临床问题的相关性等等，因此本质上是“差异表达+与临床问题的相关性”。
比如：在获取差异基因分子后进一步分析与CD8+T细胞耗竭基因Signature的相关性，目的就是进一步筛选通过介导CD8+T细胞耗竭从而诱导肿瘤细胞免疫逃逸的基因。当然这个案例是按照“基因分子所参与的功能”来进行分析的，除了功能以外，还可以根据关注的“基因分子的分子生物学和生物化学特性”（比如关注表观修饰酶、膜蛋白、转录调控因子、RNA结合蛋白、代谢酶等等）等进行筛选和验证。
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8 I4 d. C$ o2 k0 E; q二、从表型相关功能筛选功能数据出发
# G7 @; z0 ^" r; {6 H' i* h——新颖度☆☆☆☆☆，专家认可的策略（可加分）
一般在申请书中，除了疾病和临床问题外，很多人也喜欢从前期研究的“热点”角度切入，从而引出要研究的基因分子。
比如申请人前期发表的文章是：A基因通过诱导肿瘤细胞铁死亡从而抑制肿瘤并引发抗肿瘤免疫反应，从而抑制肿瘤并改善免疫治疗效果。从项目延续性的角度来说，申请人想继续关注铁死亡这个主题，因此就可以设计以铁死亡相关指标的体内外功能筛选体系，比如通过RNA干扰、CRISPR构建基因敲除/敲降/激活的文库，并根据铁死亡相关指标的变化筛选“哪些基因分子被敲除/敲降/激活后细胞的铁死亡活性增加或者降低”，这种策略在很多高分的研究中都有应用，但在基金中还相对较少。
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当然，筛选到的“哪些基因分子被敲除/敲降/激活后细胞的铁死亡活性增加或者降低”也有很多，后续还是要继续结合临床问题等进一步筛选。所以，有个很好的策略就是把“一”和“二”两个策略结合起来，即把在“临床样本中的差异基因”和“与调控铁死亡的基因”两部分实验结果取交集，从而直接获得既与临床问题相关、又调控铁死亡的基因，一举两得。
三、从前期研究或者明星分子的机制出发
——新颖度☆☆☆☆，专家认可的常规策略
第三个角度是从前期研究中的分子出发，还是前面“A基因通过诱导肿瘤细胞铁死亡从而抑制肿瘤并引发抗肿瘤免疫反应，从而抑制肿瘤并改善免疫治疗效果”的案例，就可以从A分子出发继续探索。
  U. \( G2 T: Z6 Q因此可以考虑从A基因分子的上游机制，比如要找A分子的转录因子可以做DNA pulldown并从中筛选；下游作用靶点和新机制（A分子具体调控铁死亡的方式，可以引入铁自噬、氨基酸代谢、脂代谢等等），可以结合A分子的作用方式进行Co-IP后质谱鉴定蛋白、通过ChIP-Seq鉴定结合的DNA序列、通过RIP-Seq筛选结合的RNA等。

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当然，也可以考虑A基因分子的非经典功能——比如调控糖酵解，不过需要处理一个关键问题：A分子“诱导铁死亡”和“调控糖酵解”两者之间是什么关系？是通过“调控糖酵解”后“诱导铁死亡”，还是“诱导铁死亡”后“调控糖酵解”（细胞死亡后还有胞葬作用，并不是一了百了），亦或两者是独立的？
' q4 S5 z  `# E% @如果是独立的，那A分子就是“诱导铁死亡”和“调控糖酵解”（这两个肿瘤关键特征（Hallmarks）的核心分子开关，其重要性就能上升一个档次。换句话说，如果以A基因分子为靶点，将可同时抑制两个肿瘤细胞关键过程。
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( Z, a7 {; S& N; P: ?) c9 c8 _# B四、从干预方式或者药物出发
——新颖度☆☆☆☆，专家认可的策略（可加分）
有很多申请人是以药物为方向或者前期研究基础的，比如中药。一个比较经典的方法是通过“网络药理学”预测中药成分的靶点，不过有个问题是：绝大多数预测的药物“靶点”都是老基因（原因与其底层原理有关），比如PI3K、AKT、MAPK等等，因此如果通过网络药理学来找“新靶点”几乎是行不通的。
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但是，从单体成分来做靶点筛选的方法却有很多：干实验策略中通过“分子对接”预测筛选、生信分析中通过扰动相似性分析等都可实现，而湿实验的方法也有很多——如药物亲和反应靶向稳定性（DARTS）、表面等离子共振SPR等等。因此从关注的药物成分出发，通过这些技术和方法也可以引出“靶点”或基因分子。


五、从文献报道出发
* E$ p: r' f0 _8 t. b9 t/ ^. P——新颖度☆，专家不太认可
. P3 B7 f. ]# x1 D+ c. Q从文献报道也是大家用的比较多的一个方式，不过会显得比较“Low”，而且逻辑上不好：比如“研究发现A基因在肺损伤过程中调控铁死亡，因此我们关注A基因是否通过铁死亡影响肺癌细胞铁死亡”，这种一般叫“移植研究”，多数专家并不认可这种创新方式，而且如果真要抬杠：“在肺损伤过程中调控铁死亡的基因多了，又不是只有A，你凭什么研究A?”


最后，以上五种方式并不互相排斥，如果想让专家认可选择A基因分子的逻辑，就需要用上几种方法，而且最好是“自己的数据为主+辅助公共数据分析+文献报道支持”，这样得到的A才算经得起考验的“天选之子”。