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• 原标题：Single-cell multi-omics uncovers CPS1 as a breast cancer immune evasion therapeutic target

• 期刊：Scientific Reports（Nature 子刊，IF=3.9，中分区核心，开放获取，接收率友好，侧重临床实用研究）

• 关键词：乳腺癌、单细胞多组学、线粒体代谢、MitoScore 预后模型、CPS1 基因、免疫逃逸、抗 PD-1 联合治疗、基础实验验证

贴合 3.9 分期刊定位：用 “精简设计” 做 “实用研究”

中分区期刊不追求“炫技式复杂分析”，更看重 “逻辑扎实、结果可复现、能解决小而具体的临床问题”。这篇文章的每一步设计都踩中了这个点，拆成三个核心模块看：

公共单细胞数据“挖线索”—— 低成本找 “代谢异常靶点”

医生做研究最缺的是“启动数据”，这篇文章直接用公开的 GSE176078 单细胞数据集，花最少成本找到核心方向：

先做细胞分群和注释：从 UMAP 图里清晰区分出恶性上皮细胞、正常上皮细胞、免疫细胞等（图 1A-B），再聚焦 “哪些细胞的线粒体基因异常”；

关键发现：恶性上皮细胞的线粒体基因评分，比正常上皮细胞高一大截（图 1C-D），而且这些高表达的线粒体基因，刚好集中在糖酵解、三羧酸循环等肿瘤 “刚需” 代谢通路（图 1E）—— 相当于用公共数据锁定 “线粒体代谢异常→恶性上皮细胞→乳腺癌进展” 的关联；

再用 TCGA-BRCA bulk 数据验证：肿瘤组织的线粒体基因表达确实比正常组织高，且高表达患者生存期更短（图 1F-G）—— 没做自测序，靠公共数据就完成 “线索发现 + 初步验证”，成本低还易复现。

图1

简单机器学习“建模型”—— 做医生能直接用的 “预后工具”

3.9 分期刊不要求 “多算法堆叠”，但求 “模型实用、结果稳定”。这篇文章的 MitoScore 模型设计很克制，但足够满足临床需求：

数据选择精简：只选“TCGA-BRCA（训练集）+6 个 GEO 数据集（验证集）”，覆盖 7 个临床队列，避免数据过多导致的分析复杂；

算法选“够用就好”：测试了 Stepwise Cox（前向 / 后向）、随机生存森林（RSF）等常用算法，最终选 “StepCox 前向 + RSF” 组合 —— 这个组合不需要复杂代码，普通生信工具就能实现，且模型表现稳定：训练集 C 指数 0.94，验证集平均 C 指数 0.7（图 2A）；

临床价值落地：按 MitoScore 分高低风险组，高风险组患者生存期显著缩短（HR=15.11，p<0.001，图 2B），1/3/5 年生存预测 AUC 均> 0.97（图 2C）—— 医生拿到这个模型，不用复杂计算，按评分就能快速判断患者预后，实用性远超 “单纯列基因”；

锁定核心靶点：从模型 64 个基因里，挑出重要性最高的 CPS1（图 2D）—— 没做多余的筛选，直接聚焦一个靶点深挖，符合中分区期刊 “小而精” 的特点。

图2

基础实验“证价值”—— 用 “细胞 + 小鼠” 说清 “CPS1 能不能用”

3.9 分期刊不要求 “高通量实验”，但求 “实验设计简单、结论明确”。这篇文章的验证实验刚好满足：

体外细胞实验：验证 CPS1 的 “代谢功能”只用 BT549 和 E0771 两种乳腺癌细胞，做最基础的 shRNA 敲低实验：

敲低 CPS1 后，细胞克隆形成少了、增殖慢了（图 3H-J）—— 证明 CPS1 能促进肿瘤细胞生长；

糖酵解活性下降（ECAR 降低，图 6M-P），组蛋白 H3 乳酸化水平降低（图 3Q）—— 说清 CPS1 是通过 “调控代谢 + 表观遗传” 影响肿瘤，实验简单但逻辑闭环。

体内小鼠实验：验证“联合治疗方案”没做复杂的基因编辑小鼠，只用普通 C57BL/6J 小鼠做皮下荷瘤，分 4 组（对照、抗 PD-1、shCPS1、shCPS1 + 抗 PD-1）：

图3

结果明确：shCPS1 + 抗 PD-1 组的肿瘤最小、重量最轻（图 4B-C、E），小鼠生存期比对照组延长近一倍（图 4D）；

免疫机制清晰：联合组肿瘤里的 CD8+T 细胞更多，还能分泌更多 IFN-γ（图 4F-J）—— 证明 “敲低 CPS1 能让抗 PD-1 更有效”，给出一个可复现的联合方案，临床医生看了就知道 “这个思路能参考”。

图4

给医生的 3.9 分多组学发文建议

• 数据优先用公共库：像 GSE176078、TCGA、GEO 这些公开数据集，足够支撑 “线索发现 + 初步验证”，不用一开始就投入自测序成本；

• 模型 / 算法 “够用就好”：中分区期刊更认 “常用算法 + 稳定结果”，比如 StepCox+RSF，比复杂的深度学习更易复现，还能减少审稿人质疑；

• 实验聚焦“1 个靶点 + 1 个方案”：不用做一堆靶点的高通量验证，选 1 个核心靶点（如 CPS1），做 “细胞功能 + 简单动物实验”，说清 “靶点有什么用、怎么用”，比零散的实验更有说服力。

这篇 3.9 分文章的核心优势，就是 “用精简设计做实用研究”—— 没靠高成本测序，没堆复杂算法，没做难复现的实验，却把 “代谢靶点→预后模型→联合方案” 的故事讲得清晰又有用。如果您也想发中分区多组学文章，却卡在 “数据选择、模型设计或实验方案” 上，随时找我们 —— 我们能帮您从公共数据里找线索，设计 “低成本、易复现” 的研究方案，让您高效产出有临床价值的成果。

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