近期，您是否也患上了国自然申请综合征？
随着国自然基金委员会已发布项目指南，医生、青椒、教授们皆纷纷进入备战阶段，为年国自然基金（3月20日16时截止）申报做冲刺！
国自然一直以来都是学术界的风向标，根据国自然中标项目，可以分析得到未来三五年的研究主题，这部分主题往往也就蕴藏着我们想要的研究热点。
小鹿今天情人节特别盘点国自然热点，分享国自然12大热点解析+“科研CP”组合和经典文献，助力您告别陪跑！
年国自然评选热点方向（以下建议参考)
这些热点可以大致分为以下几类：
1.血管功能：血管生成重塑、血管生成拟态、血管内皮细胞；
2.组织生化水平：低氧缺氧、pH值改变、细胞因子分泌、炎症风暴、肠道微生物分泌物、标志物评价；
3.细胞间对话：免疫调控、外泌体、迁移体、囊泡、分泌蛋白等；
4.细胞表型热点：非程序性死亡、自噬、胞葬、炎症小体、细胞衰老等；
5.重要的细胞种类：干细胞、巨噬细胞、中性粒细胞、T细胞、T-reg细胞；
6.亚细胞结构：内质网、高尔基体、核糖体等；
7.亚细胞定位改变：入核、出核机制；
8.代谢重编程：糖脂代谢、糖酵解、铜铁钙离子代谢；
9.DNA维度的表观修饰：转录调控、增强子、组蛋白修饰（乙酰化、巴豆酰化、乳酸化、相分离）、染色质重塑等；
10.RNA维度的表观修饰：RNA甲基化、可变剪接、非编码RNA等；
11.蛋白翻译后修饰：泛素化、精氨酸甲基化、糖基化修饰、SUMO化修饰、信号通路激活；
12.技术热点：类器官、单细胞测序、空间转录组测序、CRISPR、AI机器学习。
为了帮助大家更好的准备国自然基金申报项目，小鹿结合自身“创新质谱”优势携手母公司在情人节整理了多款“科研CP”组合，助力您国自然申请！
单细胞测序+空间多组学
单细胞转录+空间转录组学
年12月13日，医院放射科冯智超博士（容鹏飞、王维教授团队）在国际顶级学术期刊Radiology(IF:29.)上在线发表了CT放射组学模型预测肝癌病理分型和免疫状态的文章，本研究原创性地构建了影像人工智能模型。放射组学数据和单细胞RNA测序的联合分析有助于确定新的治疗靶点，有效地预测一种具有侵袭性的肝癌病理表型，为肝癌的临床治疗方案提供了思路。
对该项目的单细胞转录组测序和空间转录组测序的实验和分析工作提供了支持，单细胞测序联合空间转录组测序结果揭示了肿瘤不同病理亚型的免疫浸润模式。
单细胞+空间代谢组学
本篇由瑞士洛桑联邦理工学院GioeleLaManno和GiovanniD’Angelo教授课题组在Science期刊（IF：63.）发表的研究成果，通过高分辨率质谱成像空间代谢组学、单细胞转录组学、RNA测序技术等研究方法，以人真皮成纤维细胞（dHFs）为研究的对象，发现了人真皮成纤维细胞（dHFs）的特征，探究了真皮成纤维细胞的异质性机理，描绘了真皮成纤维细胞的脂质和转录图谱。为研究真皮成纤维细胞的脂质组成、转录和表型状态提供了理论依据。
空间转录+空间代谢组学
年6月，来自德国弗莱堡大学医学中心的DieterHenrikHeiland团队在CancerCell期刊（IF:38.）发表的研究成果，采用空间转录组学、空间代谢组学和蛋白质组学（成像质谱流式，IMS）研究方法，发现了胶质母细胞瘤基本特征，并确立了以免疫和代谢应激因素为标志的微环境，阐述了局部区域肿瘤-宿主的相互依赖性。
这些研究进一步强调了在空间分辨的背景下由于微环境引起的神经胶质瘤的各种转录适应的必要性，为进一步探索早期胶质母细胞瘤复发和治疗抗性提供了重要信息。
单细胞测序+4D蛋白组学
年3月，牛津大学JulianC.Knight教授课题组在Cell发表的研究成果，通过4D蛋白质组学、转录组技术、流式技术、单细胞测序技术等研究方法，为不同COVID-19严重程度的患者提供了一个综合的多组图谱，并将其与流感和败血症患者与健康志愿者进行了综合比较，将支持未来的COVID-19药物开发、临床试验设计和个性化药物方法。
蛋白翻译后修饰+4D蛋白组学
年9月,华盛顿大学圣路易斯医学院在Blood(IF:25.)上发表的研究成果，本篇运用4D蛋白组学、TMT标记定量蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学、Westernblotting等研究从LAMLTCGA数据集的44名有代表性急性髓系白血病（AML）患者和6个健康的骨髓来源对照组中开发了一个深度蛋白质组和磷酸化蛋白质组数据库。在确认数据质量后，验证了蛋白质组学数据揭示的几个以前未描述的AML特征。这个公开可用的数据库可作为进一步研究AML发病机制中蛋白质失调的基础。
甲基化+转录组
医院隋启海、陈振淙、胡正阳为论文的共同第一作者，詹成教授、林宗武教授为论文的共同通讯作者，在JournalofTranslationalMedicine,(IF:5.)期刊发表了关于顺铂耐药性研究相关成果，揭示体细胞突变、mRNA表达、miRNA表达、代谢物和甲基化与顺铂耐药相关，同时基于BATF3、IRF5、ZBTB38三个基因的表达建立的模型，可以帮助预测铂类药物特别是含顺铂类药物化疗癌症患者的反应和预后
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