社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  机器学习算法

0实验发文!二区5.7分的Front. Immunol堪称福利!我看这篇“机器学习+乳酸化+诊断模型”可一点不水!

生信塔 • 1 月前 • 134 次点击  

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!

生信塔有话说


生信塔公众号持续为大家带来最新生信思路,更多创新性分析思路请点击往期推荐,快来查看吧!想复现这种思路或者定制更多创新性思路欢迎直接call生信塔,我们团队竭诚为您的科研助力!

文献思路复现

定制生信分析

生信服务器

 往期 · 推荐 

IF 16.7!高质量、综合GBD数据库炸裂登场!武大中南医院&湖北医科大襄阳医院携手,3图3表拿下高分,简直美滋滋~

十投九中+纯生信友好=神刊!复旦肿瘤医院李大卫团队2区6分模板文,单细胞数据挖掘+乳酸化修饰,科研人错过血亏!

11种机器学习“飞”上1区Top,诺奖热点不容错过!苏州大学李艳红团队,预后模型这波操作太燃了!


Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/183291
 
134 次点击