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这个1区7分+杂志也太好发了,机器学习大热门+铁死亡,纯生信1个月接受!锦州医科大学一附院团队选它直接赢麻了!

生信图书馆 • 1 周前 • 115 次点击  


又来给做生信的小伙伴们谋福利了,馆长今天先分享一个超级好发的生信友好杂志——International Journal of Biological Macromolecules(IJBM),强烈推荐生信圈的朋友都去看看!

影响因子和分区:IF7.7分,中科院1区,JCR Q1区
生信友好:杂志高频接受纯生信文章(主要是大分子方向)
审稿快:一审9天,从投稿到接收的平均时间为93天,实际上有些文章1个月左右就接受了,审稿速度还是很快的
发文量大2023-2024年度发文量达到5471篇,期刊可能在扩张,现在投稿录用的概率会大一些
0版面费:杂志可选订阅模式,无需版面费
国人友好:国人发文量第一,非常友好
如此神刊,生信领域的小伙伴岂能错过!(ps:详细指标解析,请点击高频接收纯生信!可选0版面费!1区Top 7分+、审稿快、发文量大,这是什么神仙期刊啊!毕业投它,何愁发不了文章~观看)
下面就看一篇IJBM上刚发表的纯生信文章,1个月就接受,看看有何创新点:
1.选题好:该研究选择近期双诺奖加持的大热门机器学习,与经典热点铁死亡搭配,互相成就,只需常规分析手段,纯生信即可成文!
2.生信分析丰富:该研究包含机器学习分析、功能富集分析、免疫相关分析、靶向药物预测、ceRNA网络构建等,内容比较丰富,全部分析基于公共数据,性价比高。    
好的选题和设计+高质量的数据分析+完美匹配的期刊选择,3者是本文顺利完成的关键!细胞死亡形式那么多,换个形式就能再复制一篇,投IJBM稳稳地!生信热点追踪、文献思路解析看馆长就够了!做课题没想法?想实践没条件?找馆长!创新思路设计、个性化生信分析方案定制,你所需的服务我应有尽有,欢迎来询~

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题目:通过生物信息学和机器学习方法鉴定与弥漫性大B细胞淋巴瘤相关的铁死亡相关基因
杂志:IJBM(IF=7.7)
日期:2024年10月
研究背景
弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)是最常见的淋巴瘤亚型,铁死亡已成为各种肿瘤,特别是弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)发展和进展的关键机制。然而,对DLBCL中铁死亡相关基因的详细描述仍然不够。
研究思路
从GEO和FerrDb中检索了与DLBCL和铁死亡基因相关的数据集,鉴定与DLBCL相关的差异表达的铁死亡相关基因(DE-FRGs)。利用LASSO和 SVW-RFE算法确定诊断基因,进行生存预后分析并对基因进行功能富集分析。使用 DGIdb 数据库研究了靶向诊断基因的潜在药物,并分析它们的相互作用。利用CIBERSORT 算法进行免疫浸润分析,使用 miRanda、TargetScan、miRDB 和Spongescan数据库构建了基于10个诊断基因的ceRNA网络。最后在 GSE32018 数据集中验证了诊断基因的表达。    
主要结果
1. DE-FRGs的鉴定和功能分析
在分析的 176 个铁死亡相关基因(FRGs)中,27 个在 DLBCL 和正常样品之间表现出显著的差异表达,对其进行GO和KEGG富集分析,结果显示DE-FRGs与铁下垂、p53 信号通路、自噬和谷胱甘肽代谢有关(图1)。
 
图1:DE-FRGs的鉴定和功能分析    
2. 诊断基因的鉴定和预后分析
基于GSE83632 数据集利用 LASSO 和 SVW-RFE算法筛选诊断基因,两个算法得到的基因取交集,确定了10个基因作为最佳诊断标记。基于这10个基因构建了一个逻辑回归模型,ROC曲线显示该模型有效地区分了 DLBCL 患者和健康个体。同时还用ROC曲线评估单个基因的区分能力,AUC值均大于0.7,但逻辑回归模型在区分 DLBCL 和正常样品方面具有更高的准确性和特异性(图2)。为了评估 DLBCL 中 10 个特征基因的预后意义,作者利用 GSE181063 数据集进行生存分析。结果显示,LPIN1、PRDX1、BRD4 和 MT1G 是预测 DLBCL 预后 的潜在生物标志物(图3)。(ps:生信想做的又快又好?一定得用服务器!馆长提供服务器租赁服务,想要免费试用直接联系馆长,双11还有更多优惠哦)
图2:诊断基因的鉴定
图3:特征基因的预后分析
3. 功能富集分析
为了进一步检测这些诊断基因在区分 DLBCL 样本和正常样本中的功能作用,作者进行了 GSEA-KEGG途径分析。结果显示了每个诊断基因的前六个富集途径,表明了与各种生物过程的关联,包括溶酶体功能、细胞周期调节、氧化磷酸化和免疫反应(图4)。然后使用 GSVA分析了每个诊断基因的高表达组和低表达组之间的通路激活模式。结果显示,低 ATM 表达可能激活与花生四烯酸代谢、近端肾小管重吸收和苯丙氨酸代谢相关的途径,这些诊断基因参与了一系列与 DLBCL发病相关的生物学过程(图5)。
图4:GSEA-KEGG途径分析    
图5:GSVA分析
4. 免疫浸润分析和靶向药物预测
利用CIBERSORT 算法研究 DLBCL 患者和健康对照之间免疫微环境的差异。结果显示,与健康对照组相比,DLBCL 患者中的初始CD4+ T 淋巴细胞、CD8+ T 淋巴细胞、静息CD4+ T 淋巴细胞和静息自然杀伤(NK)细胞的比例显著降低。特征基因与免疫细胞的相关性分析表明 DLBCL 免疫微环境的改变可能与 PRDX1、LPIN1、SPXN1 和 SAT1 相关(图6)。然后使用 DGIdb 数据库进一步研究了靶向诊断基因的潜在药物,并分析了它们的相互作用,总共鉴定了 246 种靶向诊断基因的药物(图7)。
图6:免疫浸润分析    
图7:靶向药物预测
5. ceRNA网络构建和表达验证
作者使用 miRanda、TargetScan、miRDB 和Spongescan数据库构建了基于 10 个诊断基因的 ceRNA 网络。网络包括 397 个节点(10 个诊断基因、188 个 miRNAs 和 199 个 lncRNAs)和 487 条边(图 8)。最后在 GSE32018 数据集中验证了诊断基因的表达,ATM、MTOR、PRDX1 和 SAT1 的表达 趋势与 GSE83632 数据集中观察到的一致(图9)。    
图8:ceRNA 网络构建
图9:基因表达验证
小结
文章的思路仍然是很常规的生信套路,很容易复现,选对了期刊,经典套路也依然很能打,纯生信发到7分+!这个思路性价比太高了,换个细胞死亡形式就能模仿一篇!你说,选题方向搞不定拿不准?还想不费力的发高分文章?找馆长呀!专业的思路设计和生信分析团队为您提供1V1的方案定制服务,只要你需要,馆长随叫随到哦~

馆长有话说

馆长会持续为大家带来最新生信思路,也可以提供特色数据库构建、免费思路评估、付费生信分析和方案设计以及实验项目实施等服务,对数据库构建和生信分析感兴趣的朋友可以咨询馆长哦!

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