单纯说Frontiers in Immunology是“水刊”，还是有争议的，毕竟该期刊在免疫学领域还是有一定的影响力。
Front. Immunol作为国际免疫学会联合会（IUIS）的官方期刊，发文量大（年发文近6000篇），国人发文比例高（接近一半），审稿快（平均90天），接受率高（网络数据显示接受率约为 45.9%），自引率稳定在10%左右，可谓是优点满满。
除了个别单位外，绝大部分高校依然是认可这个期刊的，这对于“毕业党”是一大福利。
所以说，没有更好的，只有更合适的期刊。大家可以根据自身需求，来选择合适的期刊。
说完了期刊，咱们来看看这期刊上的文章质量如何？生信塔找到一篇5月份刚发表的文章，利用机器学习筛选Breast cancer（BC）的个性化治疗的乳酸化标志物。
1，选题创新：本文聚焦于目前新兴的“乳酸化（lactylation）”，一种由肿瘤微环境中乳酸积累驱动的新型蛋白质翻译后修饰，是肿瘤异质性的关键驱动因素。如此创新的视角，是实现0实验发二区5.7分的基础。
2，机器学习算法的应用：作者108种机器学习算法组合，通过随机生存森林（RSF）和单变量Cox回归，从乳酸化相关基因中筛选出7个关键基因，构建MLLS模型，并在14个独立队列中验证模型性能。
3，单细胞和免疫浸润分析：本文还利用scRNA-seq（GSE161529） 发现肿瘤非整倍体上皮细胞MLLS评分显著升高，链接基因组不稳定与乳酸化。结合6种免疫浸润算法，揭示低MLLS组富集免疫活性细胞。发现CHEK1、ESRRA等靶点与MLLS正相关，提供新治疗靶标。
整体而言，结合相匹配的“期刊选择”，本文在肿瘤这种内卷选题中，能实现0实验发文，本身就体现出性价比！通过将“乳酸化修饰”、“机器学习”、“单细胞挖掘”等热点方向和分析技术整合，发文省钱省力！不用做实验，适合预算有限、想快速发文的团队。这个思路适合作为临床预测的初步探索，方法实用、性价比高，缺乏创新选题或者想冲高分的朋友可以随时call生信塔来协助！后续能结合多中心数据或分子机制，会更有价值噢~
课题设计过程
1. 乳酸化相关基因筛选：对乳酸化相关基因进行分析，采用随机生存森林（RSF）和单变量Cox回归分析方法筛选基因。
2. 构建机器学习衍生的乳酸化签名（MLLS）：利用筛选出的基因构建MLLS。整合14个乳腺癌队列数据，应用108种算法组合，通过十折交叉验证框架，构建和验证模型。
3. 模型验证与评估：使用一致性指数（C-index）评估每种算法组合的预测能力。结果显示，RSF算法组合在TCGA-BRCA队列及八个独立验证队列中平均C-index最高，预测效果最佳。
4. 免疫微环境分析：使用六种免疫浸润算法分析免疫细胞在肿瘤微环境中的浸润情况，评估免疫检查点表达水平，比较高低风险组的免疫特征。
5. 单细胞数据分析：对GEO数据库（GSE161529）的单细胞RNA测序数据进行处理，利用Seurat软件进行数据预处理和降维分析，识别细胞簇和细胞类型，探究不同风险组的转录和调控机制。
6. 治疗反应评估：使用CTRP和PRISM数据库评估药物反应性，结合Connectivity Map（CMap）数据库确定具有治疗潜力的药物。对甲氨蝶呤等潜在治疗药物进行预测，发现其可能对高风险患者有效。
重要结果展示
通过 108 种机器学习算法组合，从乳酸化相关基因中筛选出 7 个关键基因构建 MLLS。该基因集能有效区分高低风险乳腺癌患者，预测生存结局。
低风险组乳腺癌患者免疫检查点（如 PD-1、PD-L1）表达水平和 B 细胞、CD4+ T 细胞、CD8+ T 细胞浸润程度更高，对免疫治疗响应更好。
单细胞 RNA 测序数据经处理后，发现肿瘤组织中巨噬细胞、浆细胞、B 细胞、T 细胞和上皮细胞显著浸润，揭示不同风险组细胞异质性
运用 CTRP、PRISM 和 CMap 数据库评估药物反应性，发现甲氨蝶呤对高 MLLS 患者疗效显著，为临床治疗提供新选择
生信塔来点评
整体而言，本文通过机器学习整合多组学数据，首次构建乳腺癌乳酸化预后模型（MLLS），不仅提供高精度预后工具，更揭示乳酸化在免疫微环境重塑和治疗抵抗中的核心作用。
关键的是，这样的一篇二区5.7分文章，居然可以实现0实验，这样性价比拉满！而且这整个研究框架，换个疾病方向，或者换个创新点（比如，把乳酸化换为棕榈酰化修饰、巴豆酰化修饰等），就可以实现从数据到模型的全流程分析。核心的要点大家要记住，就是用机器学习整合多维度特征，解决传统单因素分析的局限性。
当然，如果想将研究做的更深一些，可以考虑加一些队列数据进行模型验证，或者补充体内外实验，也可以考虑转向深度学习或者迁移学习，提升预测的准度。对上面提到的优化升级方法感兴趣但是缺乏分析技术？随时call生信塔，我一直在！
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