Nature数据期刊8分+文章告诉你，差异基因还能这样筛选！基质和免疫评分联合多组学数据助力纯生信发文~

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探索TME生信分析新视角：ESTIMATE算法与多组学融合

在肿瘤微环境(TME)的生信研究中，传统方法如免疫浸润和评分分析已不再是唯一的策略。一种创新的筛选方法是利用ESTIMATE算法，结合基质和免疫评分，来识别TME相关基因。这种思路不仅限于疾病分型，还拓展到差异表达基因的筛选，为生信分析提供了更多可能性。

以一篇发表在Scientific data杂志，影响因子高达8.501的文章为例，研究人员通过ESTIMATE算法评估了乳腺癌(BRCA)中的免疫和基质细胞成分，进而筛选出786个差异表达基因。这些基因作为TME的关键，进一步分析了它们与预后、免疫细胞浸润、免疫治疗反应的关系。

研究中，作者不仅依赖转录组、甲基化、突变和蛋白组等多组学数据，还构建了基于6个关键TME相关基因的风险评分模型。这个模型不仅揭示了高危组与低危组在免疫细胞浸润和突变负荷上的差异，还指出预后特征与免疫治疗反应的关联，例如，预后评分低的肿瘤可能对免疫检查点阻断疗法更敏感。

值得注意的是，作者还开发了一个在线工具，使得研究人员可以直接利用这些TME相关数据进行深入分析，这极大地提升了生信分析的实用性和效率。在当前数据驱动的科研环境中，这种结合传统和创新方法的分析策略，无疑为生信文章带来了更高的评分和研究价值。

对于寻求新颖分析思路，尤其对TME方向感兴趣的生信从业者，这篇文章提供了极好的学习资源。抓住这一趋势，你的生信研究将更具创新性和影响力。