不仅“大佬”能逆袭，这次，连期刊也出现“逆袭”了！
今天的内容就从一本“逆袭”的期刊开始——Journal of Genetics and Genomics（J Genet Genomics）。
该期刊年初刚从中科院三区直升到一区TOP；前几天的影响因子更新后，又从去年的6.6分升至7.1分，实现影响因子4连涨！真是“好事成双”呀！
不仅如此，生信塔推荐J Genet Genomics的原因还在于其接受生信文章，再叠加上其快速审稿（2-3个月，这在一区TOP期刊里算快的了）和接受率高（>70%）的优点，值得我们考虑。虽然期刊发文规模稍小（已经从年发文39篇涨到了118篇），但是结合其0版面费的优势，着实可以优先推荐！
好的，谈完期刊，下面自然是到了文献示例环节。生信塔今天带来一篇由山东大学齐鲁医院团队完成的文章，文中以生信分析为主要内容，探讨溶酶体相关基因（LRGs）在结肠腺cancer（COAD）的标志物研究。其创新点如下：
1，细胞器“溶酶体”的创新选题：本文作为经典的cancer标记物文章，研究思路是我们非常熟悉的，那么其选题创新主要体现在“溶酶体”。当前，多种细胞器在基金申报中频繁出现。除了本文中的“溶酶体”参与到“细胞内降解、代谢重编程和信号转导”外，还包括能量代谢场所——线粒体；蛋白质合成和折叠、脂质合成以及钙离子储存——内质网；脂肪酸的氧化和活性氧的产生——过氧化物酶体；细胞间通信、物质运输——细胞外囊泡。。。（看到这里，聪明的小伙伴已经会抢答了，更换一种细胞器，就可以将本文的研究方法“移植”到自己研究方向了，“套公式”答题果然是快！如果你分析技术受限，欢迎滴滴生信塔哦）；
2，多种分析手段整合：作者基于TCGA/GEO中的大数据，整合机器学习算法（LASSO-Cox等）构建预后模型；并锁定关键基因DPP7，通过单细胞数据分析，揭示其富集于耗竭T细胞与cancer细胞，探讨其作用机制；通过实验对关键基因进行了验证；
cancer相关的疾病研究，通常发文会更加“卷”，如果想达到国自然一区TOP水平，大家会很清楚其实验量要求。那本文借助于“溶酶体”的创新选择，以及“多组学+机器学习”的数据分析，通过筛选标记物，构建模型，显著降低了实验量，发文性价比拉满！也想享受到“生信”的红利，但是受限于分析技术？那欢迎生信塔，经验丰富的专业团队可以定制生信分析！
研究思路
1.溶酶体相关基因筛选与分析：利用 TCGA 和 GEO 数据库，通过单变量Cox回归分析鉴定 COAD 中的差异表达溶酶体相关基因（LRGs），并进行功能富集分析。
2.预后风险模型构建与验证：应用 LASSO 算法和 Cox 回归分析构建基于 6 个 LRGs 的预后风险模型，并使用 TCGA 训练集和测试集及多个外部 GEO 数据集进行验证。
3.免疫浸润分析：对单细胞数据采用免疫浸润算法量化免疫细胞的浸润水平，ssGSEA测定cancer组织中的免疫细胞组成（单细胞具有海量的数据，进行分析挖掘对硬件要求高，滴滴生信塔使用本团队自用的服务器，12000个R包，大容量、高速度提高你的体验感）。
4.关键基因功能验证与机制探究：聚焦 DPP7 基因，利用体外细胞实验和体内动物实验，验证其在 COAD 进展中的功能及机制。
主要结果图展示
1.差异表达的LRGs在COAD中的鉴定：分析TCGA数据库发现5231个差异表达基因，其中194个为LRGs，参与关键生物过程和信号通路。
2.基于LRG的预后模型的构建：构建含6个LRGs的预后风险模型，其在TCGA训练集和测试集中表现出良好的生存预测性能。
3.6-LRG预后基因集的评估：在五个GEO数据集中验证模型，高风险组生存结果显著更差，且该基因集预测准确性优于其他136个模型
4.DPP7的高表达与COAD患者的预后不良相关：发现除LRP2外其他LRGs在CRC组织中显著上调，高DPP7表达与不良预后相关。
生信塔有话说
整体而言，本文是一篇经典的cancer生信研究案例。基于“良好的选刊”、“溶酶体的思路选择”和“多组学+机器学习的分析方法”，后面还进行了一些验证试验，成功实现了中科院一区TOP的发文。相比于实验研究，本文经费低、速度快、风险低，可谓性价比拉满！
正如生信塔前言所述，我们可以更换一种“细胞器”，将本文思路“移植”到自己的研究方向！如果缺乏分析思路，或者分析技术受限，欢迎滴滴生信塔获得技术协助，助你尽享“生信研究”的便利！
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