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馆长可不忽悠人，这篇文章选自《International Journal of Biological Macromolecules》期刊，这个宝藏期刊分高，还接受纯生信，简直是生信人的梦中情刊！只需要用简单的机器学习方法+筛选关键基因，你就能拥有。接下来馆长就简单的给大家介绍一下这篇文章吧~
1.思路创新：利用3种机器学习方法和生物信息学工具来识别和验证疾病相关的生物标志物，为癌症的预防和治疗提供了新的策略和方法。
2.简单易操作：纯生信，带你玩转科研圈，套路简单，操作方便！
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题目：利用生物信息学和机器学习方法，通过PLA2G1B重组蛋白确定预防癌症进展的潜在靶点
杂志：International Journal of Biological Macromolecules
影响因子：IF=7.7
发表时间：2024年7月
肺癌是世界上最致命和最具侵袭性的恶性肿瘤，预防癌症至关重要。因此，新的分子靶标为肺癌的分子诊断和靶向治疗奠定了基础。PLA2G1B在脂质代谢和炎症中发挥关键作用，其具有选择性底物特异性。
在本研究中，首先使用R软件包"NormalizeBetweenArray"和"Limma"对GSE47460数据集进行了规范化和差异表达基因分析，筛选出LogFC大于1且调整后P值小于0.05的基因。随后，通过GO和KEGG分析，深入探讨了这些基因在肺癌中的生物学功能和参与的信号通路。利用STRING数据库和Cytoscape软件，构建并分析了肺癌相关基因的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络，识别出关键基因枢纽。此外，通过LASSO、SVM-RFE和RF三种机器学习方法，筛选并验证了30个肺癌诊断的关键基因，并用AUC评估了它们的诊断准确性。最后，通过GSEA分析，在FDR小于0.05的标准下识别了显著富集的KEGG通路。
1.差异表达分析
为了最大化的挖掘数据，本研究使用R语言中的"limma"包进行差异表达分析，并应用层次聚类，成功鉴定了282个在肺癌中显著表达变化的DEGs，包括149个上调和133个下调基因（图1）。
图1：差异表达研究示例
2.GSE47460 数据集中的功能富集分析
为了揭示肺癌分子的复杂性，基于GSE47460数据集中的基因进行全面GSEA和KEGG分析，发现了肺癌中显著上调的核苷酸代谢等途径及下调的粘附连接等途径，为理解肺癌分子机制和开发精准治疗方法提供了新线索（图2）。
图2：对 GSE47460 数据集进行功能富集分析
3.基于DEG的功能富集分析
为了进一步探索肺癌分子机制，本研究对差异表达基因（DEGs）进行了深入分析，包括GO和KEGG分析。通过分析发现了一系列在肺癌中显著富集的生物学过程，包括细胞外基质组织、白细胞迁移等过程，这些发现深化了我们对肺癌分子机制的理解（图3）。
图3：基于DEG的功能富集研究
4.PPI网络分析和枢纽基因的鉴定以及模型的构建和验证
基于STRING网站，通过PPI网络分析和Cytoscape可视化，研究发现51个枢纽基因与肺癌相关。然后，运用随机森林、LASSO和SVM三种算法从51个PPI相关的差异表达基因中筛选出与肺癌预后高度相关的基因，包括PLA2G1B、CEACAM5等，这些基因可能成为肺癌诊断和治疗的新靶点（图4）。
图4：PPI网络分析和枢纽基因的鉴定以及模型的构建和验证
5.特征基因的鉴定
本研究选择了由三种不同的机器学习模型产生的基因，然后对它们进行了交集。研究发现PLA2G1B在肺癌中表达下降，并与较差的预后相关，其较高的表达水平可通过AUC值为0.748的ROC分析显示出良好的诊断潜力（图5）。
图5：识别特征基因
6.PLA2G1的功能富集分析
为了揭示PLA2G1B的功能意义和潜在的分子途径，通过GSEA分析，发现PLA2G1B主要参与上调途径，包括α-亚麻酸代谢、抗原处理和呈递、移植物抗宿主病、肾素-血管紧张素系统和萜类骨架生物合成途径。还有下调途径包括药物代谢-细胞色素P450、细胞色素P450介导的外源物代谢、运动蛋白、核苷酸代谢和蛋白质消化与吸收（图6）。
图6：PLA2G1 蛋白的功能富集结果
怎么样？是不是很简单啊，文章通过先进的计算方法和生物信息学工具，探索了疾病相关生物标志物的识别与验证，提供了一种新的癌症预防和治疗策略。不做实验，只通过机器学习，就可以发高分文章，是不是很香！《International Journal of Biological Macromolecules》这样的TOP期刊，谁不想拥有呢？无论您是科研人员、临床医生还是对生物技术感兴趣的爱好者，有什么感兴趣的都可以问我，如果您没有时间去分析生信，请扫码馆长，馆长可以帮您省去数据分析的时间，让您科研减轻负担！机会难得，先到先得！！！
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