****影响因子：8.78
关于非肿瘤生信，我们也解读过很多，主要有以下类型
1 单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。
2 单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。
3 两种相关疾病联合分析，包括非肿瘤结合非肿瘤，非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析
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研究背景：
急性胰腺炎是世界范围内常见的危重急性胃肠疾病，发病率呈上升趋势。然而，基因在外周血中的表达模式还没有得到充分的分析。此外，COVID-19引起急性胰腺炎的机制尚未得到研究。本研究采用机器学习方法对外周血细胞表达数据进行生物信息学分析，并对局部患者进行验证，确定急性胰腺炎外周血细胞中两个功能基因模块，验证S100A6、S100A9和S100A12为重症胰腺炎的预测因子。此外，通过对COVID-19患者的体块测序和单细胞测序数据的组合分析，发现一种干扰素相关通路强烈激活的中性粒细胞关键亚型是COVID-19诱导的急性胰腺炎的关键外周血细胞亚型。这些结果可为急性胰腺炎的预后预测和新冠肺炎引起的急性胰腺炎的研究提供依据。
研究结果：
**一、重要途径和枢纽基因中差异表达基因的鉴定 **
1、GSE194331数据集包括AP患者(57例轻度胰腺炎，20例中重度胰腺炎，10例重度胰腺炎)和健康志愿者(32例健康对照组)外周血mRNA表达数据。火山图显示了急性胰腺炎患者外周血数据（图1A）。
2、热图显示了聚类分析的前50个上调和下调基因（图1B）。
3、柱状图显示了基因的列表（图1C）和基因本体论表（图1D），颜色由p值的大小指示深浅。
4、图E显示了差异基因的蛋白互作网络，图F和G分别显示了前十个基因的网络和富集分数。
二、加权基因共表达网络分析(WGCNA)识别急性胰腺炎关键基因模块
1、为了进一步阐明正常外周血和AP的不同亚型 (MAP、MSAP和SAP) 之间的潜在机制和基因模块，批归一化后对两个数据集的疾病样本进行WGCNA (图2A)。
2、如图2B、C所示，WGCNA的比例图，以确定最佳矢量功率(截止值= 0.8)，样本树状图和性状热图，纳入所有样本，最优向量功率设为11。
3、棕色模块和绿松石模块是两个显著的基因模块，分别与AP的严重程度呈负相关和正相关(图2D)。
三、筛选基因模块中关键基因本体关系及通路的研究
1、为了进一步研究识别模块中的基因功能和重要的KEGG通路，我们使用了metascape数据库。绿松石模块的通路网络显示如图3A所示，这三个方面的相关通路是独立的。
2、“中性粒细胞脱颗粒”、“炎症反应”和“对细菌的反应”在棕色模块中显著富集。绿松石模块的通路网络显示，这些相关通路具有协同作用(图3B)。
1、免疫细胞类型浸润分析结果显示，随着AP的进展，外周血DCs、单核细胞、巨噬细胞、中性粒细胞呈增加趋势，B细胞、CD4 T细胞、CD8 T细胞、Treg细胞、T辅助性(Th)细胞、Th1细胞、Th2细胞、Tfh细胞呈减少趋势(图4A)。
2、在严重AP组(MSAP和SAP)和对照组(健康对照组和MAP)之间进行随机森林分析(图4B)。
3、列出了排名前30位的基因(图4C)。
4、其中有10个基因，包括S100A6, S100A9, S100A12, CD63, ITK, CD5, ANXA3，KLF12、TRABD2A和CCR7被鉴定具有显著的诊断价值(AUC >0.8)(图4D)。
五、监测急性胰腺炎严重程度的可靠生物标志物的验证
1、如图5A所示，8个基因在健康对照组、MAP组和MSAP&SAP组之间均有显著差异。
2、按AP严重程度分组(MSAP&SAP组和MAP组)。这两组在所有基因的表达值上有显著差异(图5B)。
3、ROC分析也证实了这些基因在SAP和MAP之间具有显著的诊断价值(图5C)。
六、急性胰腺炎与COVID-19之间的常见生物学过程和关键外周血细胞类型的鉴定
1、为了进一步探索covid -19诱导的胰腺炎的常见生物学过程和关键细胞类型
使用GSE152418数据集。在AP和COVID-19患者外周血中共鉴定出161个共同上调基因和12个共同下调基因（图6A）。
2、在这些常见基因的KEGG通路分析中，中性粒细胞脱颗粒显著富集(图6B)。
3、“中性粒细胞脱颗粒”途径在网络的核心作用中具有最显著的意义(图6 C和D)。
七、单细胞数据集中鉴定中性粒细胞类型
1、通过分析单细胞测序数据，研究细菌诱导的脓毒症和COVIID-19诱导的脓毒症之间中性粒细胞的变化，以确定COVID-19诱导的AP的外周血致病因素。
2、图7A所示，不同决议的聚类树。第1、6和9组被鉴定为中性粒细胞(图7B-D)，不同亚型外周血中的中性粒细胞标记物(图7B)，在带有亚型的UMAP图中鉴定出中性粒细胞亚型(图7C)，分组确定UMAP图中的中性粒细胞亚型(图7D)。
八、鉴别不同类型的中性粒细胞
1、对鉴定出的中性粒细胞进行筛选和提取，进行后续分析。鉴定出5个中性粒细胞亚群(图8A-C)，不同亚型外周血中的中性粒细胞标记物（图8A），在带有亚型的UMAP图中鉴定出中性粒细胞亚型（图8B），不同决议的聚类树（图8C）。
2、如图8D中性粒细胞亚型的堆叠图显示所示，编号0组在COVID-19组中显著上调，编号3组在细菌诱导的脓毒症中显著上调。
3、热图显示中，筛选出每组中排名前10的基因(图8E)。
4、如图8F所示，编号0组中性粒细胞脱颗粒标记基因明显上调。
九、0组中性粒细胞是急性胰腺炎的潜在致病性亚型，与干扰素分泌有关，在急性胰腺炎患者的外周血中表达上调
1、通过单细胞通路分析验证后，0组被确定为INF相关组(图9A, B)，五个亚组的单细胞通路分析（图9A），各亚组间激活的干扰素相关通路（图9B）。
2、伪时间位点分析显示，编号5组代表脓毒症中性粒细胞的幼稚和灭活表型，编号0组的进化轨迹与其他成熟中性粒细胞不同(图9C, D)。
3、在0组中发现了一些常见的代谢相关途径，包括“脂肪酸降解”、“α -亚麻酸代谢”、“硫代谢”和“脂肪酸生物合成”(图9E, F)。
4、在健康对照组的外周血中，该亚型的比例接近0，而在AP患者的外周血中，该亚型的比例显著升高，且随着疾病严重程度的增加而升高(图9G)。
总结:
综上所述，作者首次将健康组、MAP组、MSAP组和SAP组共87份以上的人类血液样本的测序数据进行WGCNA，并识别出与AP严重程度相关的两个功能基因模块。接下来，在功能基因模块中识别并验证了一些具有重要诊断价值的关键基因，包括S100A6、S100A9和S100A12。通过机器学习方法和对AP患者血液样本的实验验证。然后，通过对单细胞测序数据的分析，研究了COVID-19患者外周血中性粒细胞的特异性变化，并在COVID-19中发现了一种高表达IFN的致病性中性粒细胞亚群和一种促炎表型。最后，观察到，在批量测序数据中，致病性中性粒细胞亚群的上调与AP的严重程度相关。据研究所知，这是第一项利用WGCNA在外周血中识别AP基因生物标志物的研究，并通过识别中性粒细胞中的特定功能亚群提出covid -19诱导胰腺炎的潜在发病机制。本研究结果可为AP的临床严重程度诊断和基础研究提供依据。
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