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题目：Single-Cell RNA Sequencing and Microarray Analysis Reveal the Role of Lipid-Metabolism-Related Genes and Cellular Immune Infiltration in Pre-Eclampsia and Identify Novel Biomarkers for Pre-Eclampsia 期刊：Biomedicines 日期：2023年8月 DOI：10.3390/biomedicines11082328
分析流程
（1）单细胞测序分析
作者首先对单细胞数据进行QC后得到15311个细胞，随后使用PCA、Harmony和t-SNE对数据集进行处理；使用SingleR进行细胞注释，而后进行拟时序分析，发现这些细胞可以分为具有共同起源的三种状态 ，簇1位于轨迹的起始点
（2）Bulk RNA-seq免疫浸润分析
作者对微阵列数据使用CIBERSORT包进行免疫浸润分析，对比正常组和先兆子痫组的22种免疫细胞的浸润水平（图A、C）。使用这22种免疫细胞的基因集对数据集进行ssGSEA打分，并绘制热图（图B）。结果发现先兆子痫组中活化的NK细胞和M2巨噬细胞浸润水平升高，正常组的中性粒细胞的丰度较高（图C）。
（3）差异分析
作者对微阵列数据集进行DEG分析。差异分析鉴定出186个DEG，其中67个上调基因和119个下调基因，并绘制热图展示上调和下调的top10基因（图A）。
（4）WGCNA分析
作者对GSE48424数据集进行WGCNA分析，选择了软阈值β=2，鉴定出了9个模块。绘制出热图后发现先兆子痫和绿色模块( green )之间存在较强的相关性（相关系数=-0.48），选择绿色模块的265个基因进行后续分析
（5)LMRGs-PE基因获取和通路富集分析
为了找出哪些脂质代谢基因与PE的发病相关，作者从MsigDB数据库获取418个脂质代谢相关的基因（LMRGs)，对PE相关基因和LMRGs取交集得到11个LMRG-PE基因（图A），并绘制出热图（图C）。对这11个基因进行KEGG分析（图B）和GO分析（图D），发现这11个基因主要富集于初级胆汁酸生物合成、脂肪消化和吸收以及花生四烯酸代谢相关的通路，并且参与到脂质代谢和生物合成过程。
（6）LMRG-PE在单细胞数据上富集
为了确定LMRG-PE基因在哪些细胞cluster上高表达，作者将11个LMRG-PE在单细胞数据上进行富集，发现PTGS2在对照组中富集，且PTGS2和PLA2G7在单核细胞富集，且这两个基因在先兆子痫样本中表达水平降低；而后作者对这两个基因尽量ROC曲线分析，进一步验证这两个基因的诊断准确性。
（7）核心基因与免疫细胞以及GSEA和GSVA
为了确定PLA2G7和PTGS2这两个基因和免疫细胞浸润之间的联系，作者进行了Spearman相关性分析，发现PLA2G7与自然杀伤T细胞、骨髓源性抑制细胞、效应记忆CD8T细胞和中央记忆CD4T细胞之间呈正相关；PTGS2与中性粒细胞、肥大细胞、巨噬细胞、嗜酸性粒细胞、中央记忆CD4T细胞、CD56bright和CD56dim自然NK细胞以及活化的CD4T细胞呈显著正相关（图A）。
作者通过GSEA探索PLA2G7和PTGS2的功能作用（图B，C），发现PLA2G7和PTGS2均与药物代谢-细胞色素P450途径相关；而后作者又通过GSVA对这两个基因在先兆子痫病理状态下的表达水平进行探索（图D，E）。
（8）构建药物基因网络和关键miRNA和TFs的预测
作者使用DGIdb挖掘出可以用于逆转先兆子痫中PLA2G7和PTGS2下调的潜在药物或分子化合物，并构建出药物-基因互作网络（图A）。作者还使用miRNet建立了PLA2G7和PTGS2相关的miRNA和TF调控网络（图B），其中发现miR-335-5p和miR-124-3p不仅与PTGS2相关，而且还与PLA2G7相关；在TF调控网络中，发现了JUN、PPARG、FOS、STAT3和RELA等43个TF不仅调节PTGS2，还参与调节脂质代谢和免疫
后续就是在组织样本上进行PTGS2和PLA2G7这两个基因的转录水平验证，这篇文章大部分内容都是数据挖掘再加上一点组织样本验证，该文章的内容不难复现，做了一个单细胞结合bulk最终挖掘出比较有临床诊断和治疗价值的两个靶点。
