# 第 15 章 结果解读与论文写作

> 前置：分析全部完成（第 08–13 章），图表已按第 14 章规范制作。本章把“跑完的代码”变成“讲得通的故事”。

## 本章目标

1. 学会把分析结果组织成“现象 → 机制 → 意义”的重编程故事线。
2. 掌握结果章节“四段式”结构，拿到每个段落的模板与示例句。
3. 学会图表-文字对应与数字一致性检查，杜绝“文字和图对不上”的硬伤。
4. 掌握方法章节的可复现写作标准（数据来源、版本、参数）。
5. 了解适合空间组学/肿瘤方向的投稿期刊、bioRxiv 预印本流程与写作自查清单。

## 15.1 如何讲“重编程”故事

一篇结果论文的骨架是一句话能讲完的故事。本书课题的故事线是：

> **现象**：肿瘤组织内部并非均质，存在肿瘤核心、侵袭前沿、免疫浸润区、基质区等空间生态位，其细胞组成显著不同（fig10、fig11）。
> **机制**：不同生态位之间的细胞通讯网络系统性不同——侵袭前沿出现 TGF-β、PD-L1、MIF 等通路的异常激活（fig14、fig15）。
> **意义**：这种“通讯重编程”创造了免疫抑制微环境，可能解释免疫治疗响应差异，提示新的联合治疗靶点（需临床数据与实验验证）。

这条故事线的“可视化终点”就是第 13 章的通讯重编程流量图——一张图把“来源生态位 → 信号通路 → 靶细胞”的流向讲完，写作时它应出现在故事线的**机制**部分：

![图 15-1 通讯重编程信号流（模拟数据演示，同款见第 13 章 fig16）。带宽正比于通讯活性，展示“来源生态位 → 信号通路 → 靶细胞类型”的故事主线。](figures/fig16_reprogramming.png){width=85%}

写作时的三条纪律：

- **现象与机制分开写**：先讲“看到了什么”（描述性结果），再讲“推测意味着什么”（解释性结果）。解释处一律用“这提示……”“尚需实验验证”等措辞，区分分析与推测（00-SPEC 第 8 节）。
- **机制要有证据链**：通讯差异（计算预测）必须配空间共定位证据（Squidpy 邻域富集、COMMOT 空间活性），否则只是“表达相关”，站不住。
- **意义要克制**：没有生存分析或临床样本，就不要写“预后价值”；最多写“提示潜在的临床意义，值得后续研究”。

## 15.2 结果章节四段式

结果（Results）章节按“四段式”组织，每段回答一个问题。下面给出每段的**段落模板**与**示例句**，示例句中的数字均为模拟数据演示，写作时替换为你自己的真实输出。

### 15.2.1 第一段：生态位识别与验证

- **任务**：说明“我们如何得到生态位”，并给出验证证据（空间聚类 + 共定位富集 + 稳健性）。
- **段落模板**：`我们用方法 X 对 Visium 切片进行空间聚类，识别出 N 个空间生态位。为验证其生物学意义，我们检查了各生态位的细胞组成与共定位模式。生态位边界在相邻切片/不同参数下保持稳定。`
- **示例句**：`利用 BayesSpace 对乳腺癌切片进行空间聚类（q = 4），我们识别出肿瘤核心、侵袭前沿、免疫浸润区与基质区四个空间生态位（图 2A）。Squidpy 邻域富集分析显示免疫细胞在免疫浸润区显著共定位（z > 3，图 2B），提示生态位划分与细胞空间组织一致。`

### 15.2.2 第二段：各生态位特征

- **任务**：逐个生态位描述“由什么细胞构成、高表达什么 marker/通路”，用堆叠条形图与通路热图支撑。
- **段落模板**：`生态位 X 以细胞类型 Y 为主（占比 p%，图 2C），高表达 marker Z 与通路 W。相比之下，生态位 X′……`
- **示例句**：`肿瘤核心以肿瘤细胞为主（占比 68%），高表达 EPCAM/KRT19 与 VEGF 通路；侵袭前沿呈现肿瘤-基质交界特征，CAF 占比升高（31%），EMT 相关基因 VIM/ZEB1 与 TGF-β 通路活性显著高于肿瘤核心（图 2D，BH-FDR 校正，P < 0.05）。`

### 15.2.3 第三段：生态位间通讯差异

- **任务**：报告“通讯的数量、强度、方向在生态位间如何不同”，这是“重编程”的操作化证据。
- **段落模板**：`为刻画生态位特异的通讯程序，我们对每个生态位分别构建通讯网络（CellChat v2）。比较发现，生态位 X 的总通讯强度显著高于/低于……；差异 L-R 对主要富集于通路 A、B……`
- **示例句**：`分区通讯分析显示，侵袭前沿的总通讯强度约为肿瘤核心的 2.1 倍，且通讯方向由“肿瘤→免疫”转向“基质→肿瘤→免疫”（图 3A–B）。差异分析识别出 37 对在侵袭前沿显著上调的配体-受体互作（排列检验，BH-FDR 校正，P < 0.05，图 3C），包括 CXCL12–CXCR4、MIF–CD74 与 CD274–PDCD1。`

### 15.2.4 第四段：重编程信号通路与空间证据

- **任务**：把几十对 L-R 归纳成通路主轴，并给出空间共定位证据，收束全篇。
- **段落模板**：`上述差异互作可归纳为 N 条信号通路主轴。空间分析显示，配体细胞与受体细胞在侵袭前沿物理相邻（共定位富集/空间活性图），支持这些通讯在空间上真实发生。`
- **示例句**：`通路水平分析将差异互作归纳为 TGF-β、PD-L1、MIF 与 CXCL 四条主轴，其中免疫抑制相关通路（TGF-β、PD-L1）仅在侵袭前沿显著激活（图 4A）。空间验证显示，表达 CD274 的肿瘤细胞与表达 PDCD1 的 CD8 T 细胞在侵袭前沿显著共定位（邻域富集 z = 4.2；COMMOT 空间活性，距离阈值 250 μm），为上述通讯推断提供了空间证据（图 4B）。这提示侵袭前沿存在免疫抑制性通讯重编程，可能削弱局部抗肿瘤免疫。`

**每段的字数建议**：四段大约 250–400 词/段，加一段简短的开头（研究问题重述）与结尾（一句话总结）。

## 15.3 图表-文字对应与数字一致性检查

审稿人最常抓的问题：**正文数字与图表对不上**。下面的检查法能提前拦下这类错误：

1. **一句话一图原则**：正文每句“结果性陈述”必须能指出它来自哪张图/表（“图 2A”“表 S3”），没有出处的数字不写进结果。
2. **数字从输出抄录**：聚类数、占比、P 值一律从代码输出复制，不要凭记忆填写；差异分析结果统一从 `FindAllMarkers` / `compareInteractions` 的输出表导出，不要手抄。
3. **反向核对**：写完文字后，从每张图倒推一遍——图里出现的每个分组、每个数值，正文是否都提到了？图里有而正文没有的“孤儿信息”要么补写，要么删图。
4. **单位与样本量一致**：同一指标全文用同一单位（“通讯强度”与“通讯概率”不混用）；n（spot 数/样本数）在正文、图注、方法三处必须一致。
5. **显著性表述规范**：写“P < 0.05（BH-FDR 校正）”，不要写“显著（*）”而不说明方法；效应量（如倍数变化）与显著性要分开报告。

一个实操技巧：建一张“图表-文字对应表”，三列分别是“正文陈述 / 出处图 / 输出文件与行号”，写完对照检查，比纯靠眼睛可靠得多。

## 15.4 方法章节写作：可复现是硬标准

方法（Methods）章节的目标是“别人按你的描述能重跑出同样的结果”。三个必写要素：**数据来源、软件版本、参数**。检查标准是：每个分析步骤都能对应到一段可运行的代码。

方法章节推荐按分析流程分小节，与正文结果顺序一致：

```text
方法章节骨架（伪代码式提纲）：
1. 数据来源：样本、平台、版本（如 10x Visium 人乳腺癌 demo，公开下载，见数据可得性声明）
2. 预处理与质控：过滤阈值（nFeature、nCount、percent.mt）及设定依据
3. 降维聚类与注释：SCTransform、PCA 前 30 维、resolution = 0.6、marker 注释/去卷积方法
4. 生态位识别：BayesSpace（q = 4、n.PCs = 15）与 Squidpy 邻域富集参数
5. 通讯分析：CellChat v2 默认流程 + computeCommunProb(type = "triMean")、排列检验次数
6. 差异通讯：生态位分区比较流程、统计与多重检验校正（BH-FDR）
7. 空间验证：COMMOT 距离阈值、Squidpy 共定位 z 分数
8. 统计与软件：R/Python 版本、包版本号、随机种子
```

写作要点：

- **版本写全**：`R 4.3.2`、`Seurat 5.0.1`、`CellChat v2`（`jinworks/CellChat` 2024 版）、`scanpy 1.10`、`squidpy 1.4`；写“最新版”等于没写。
- **参数写全**：阈值、维度、聚类数、随机种子（如 `set.seed(42)`）一个不能少。
- **数据可得性**：写明数据下载地址与版本（如 10x 官网数据集页的 demo 链接）；自己的数据要写 GEO 登录号（如有）。
- **代码可得性**：附 GitHub 仓库地址与 DOI（Zenodo 存档）；本书配套脚本（code/01–10）即为此而设计。
- **通信推断要声明为计算预测**：方法里写一句“通讯分析为基于表达的计算预测，需实验验证”，既严谨又保护自己（00-SPEC 第 8 节）。

## 15.5 投稿期刊建议

以下仅为“适合空间组学/肿瘤方向”的选刊方向参考，**具体要求（格式、字数、费用）以投稿时各刊最新 Guide for Authors 为准，切勿照搬旧要求**：

- **Nature Communications**：接收空间组学方法与应用研究，影响大、开放获取。
- **Genome Medicine**：基因组/组学与临床结合方向，适合“重编程与免疫治疗意义”叙事。
- **Cell Press 肿瘤方向子刊**（如 Cancer Cell 及姊妹刊）：偏重生物学机制与临床转化，适合故事完整、有实验验证的工作。
- **Briefings in Bioinformatics**：偏方法综述/流程类，适合“分析流程 + 教程式贡献”。
- 其他可选方向：空间组学专刊（如 Nature Methods 的 Methods 类工作——注意偏方法创新）、肿瘤免疫方向期刊（故事偏免疫微环境时）。

选刊三问：**① 故事偏方法还是偏生物学？** 方法创新投 Methods 系，生物学机制投肿瘤/免疫系；**② 有没有实验验证？** 纯计算工作投计算生物学友好期刊更稳妥；**③ 要不要开放获取？** 影响选刊与经费。

## 15.6 预印本 bioRxiv 流程

投稿前先发预印本（preprint），好处是：抢占时间戳、免费获得社区反馈、投稿时可直接引用。流程：

1. **准备稿件**：主文 + 图 + 补充材料，整理为 PDF。
2. **登记作者与单位**：在 bioRxiv 注册账号，填写所有作者、单位、通讯作者邮箱。
3. **选择分类**：空间组学通常归 “Genomics” 或 “Bioinformatics” 分类（按网站当前分类选择最接近的）。
4. **上传并填写元数据**：标题、摘要、关键词、是否与已发表工作重叠声明。
5. **发布前检查**：确认所有图注、参考文献完整；确认没有未脱敏的临床信息。
6. **发布**：bioRxiv 会做基本筛查（非同行评审），通常 1–2 天内上线，获得 DOI。
7. **投稿后同步**：期刊投稿系统通常允许勾选“已在 bioRxiv 发布”，无需撤回预印本；正式发表后预印本页面会自动关联期刊 DOI。

**提醒**：预印本不等同于同行评审，引用预印本时要说明“预印本”；若后续大改，可发布修订版（revision）而不是另开一篇。

## 15.7 写作自查清单

提交前逐项打勾（可打印贴在屏幕旁）：

- [ ] 摘要一句话能复述“现象 → 机制 → 意义”故事线
- [ ] 结果四段式齐全，每段回答一个问题
- [ ] 每句结果性陈述都有图表出处（15.3 对应表已过）
- [ ] 数字全部来自代码输出，正文/图注/方法三处一致
- [ ] 解释性句子带“这提示/推测”，区分分析结果与推测
- [ ] 统计方法（含 BH-FDR、排列检验）在正文与图注均有说明
- [ ] 通讯结论声明“计算预测，需空间/实验验证”
- [ ] 方法含数据来源、软件版本、参数、随机种子
- [ ] 图符合第 14 章规范（字号/配色/300 dpi/图注）
- [ ] 参考文献格式统一（附录 B），预印本已注明
- [ ] 模拟数据图均已标注“（模拟数据演示）”

## 本章小结

写作的本质是把“分析输出”翻译成“科学论证”。本章给你的工具箱：**故事线**（现象 → 机制 → 意义）、**四段式结构**（生态位识别 → 特征 → 通讯差异 → 重编程通路，每段有模板与示例句）、**一致性检查**（一图一句、数字抄录、反向核对）、**可复现方法**（版本与参数写全）、**投稿路径**（选刊三问 + bioRxiv 流程）与**自查清单**。记住：审稿人读到的不是你的代码，而是你讲的故事——让每张图都服务于故事的一环。

## 练习与思考

1. （概念题）为什么“通讯差异”必须配空间共定位证据才能写进结果？只写计算预测会有什么风险？
2. （动手题）用第 13 章的输出（差异通讯表）写第三段“生态位间通讯差异”，不少于 150 字，并标注每个数字的出处文件。
3. （动手题）把你自己分析中的一个数字写进“图表-文字对应表”（正文陈述/出处图/输出文件行号三列），完成 3 行。
4. （思考题）你的课题如果完全没有临床数据，“意义”段应该怎么写才不失严谨？写一个 50 字版本。
5. （挑战题）为你的课题起草“方法章节骨架”（按 15.4 提纲 8 小节），并为每一步填上你实际使用的参数。
