让我看看最近哪个课题组又用机器学习发高分了，哦~是来自复旦大学附属中山徐汇医院呀！关于这个思路船长那是分享了很多次，发高分也是屡试不爽，而且换个疾病就能复现，性价比高高的。
这篇文章发表于npj Precision Oncology（IF=6.8），nature旗下的。说到这本杂志，船长觉得它对生信还算比较友好的，当然纯生信想上比较难。所以新的影响因子出了以后船长也关注了一下，这本杂志的影响因子已经跌至历史新低，比去年低1.1分，比首秀（7.717分）还低了，历史最高是10.092分。
当然，在总体影响因子下降的趋势下，它在wos和中科院分区中仍旧是一区，这点非常放心。回归正题下面船长带你细数该研究的亮点：
1.多模式数据整合：研究整合了来自TCGA-LUAD和六个GEO数据集的大规模RNA数据，包括bulk RNA和单细胞RNA转录组数据，以及相关的临床病理学信息。
2.机器学习算法的应用：通过运用机器学习算法，特别是Lasso回归和随机森林（RSF）的组合，从52个与PCD相关的基因中筛选出10个关键的差异表达基因，用于构建PCDI。
3.体外实验验证：通过RT-qPCR、西方印迹(WB)和免疫组化染色等实验方法在临床样本中验证了模型基因的表达差异。
这个思路简直完美，而且投稿在npj Precision Oncology这本杂志上，说出去也倍儿有面：早啊，你怎么知道我投中了nature子刊！
说的船长都心动了，想get同款思路欢迎扫码咨询船长哦，悄悄说一句：除了方案设计和生信分析，船长这里还提供编辑润色和投稿选刊服务哟！
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后台回复321获取原文献，文献编号20240531
l题目：机器学习揭示了肺腺癌预后和治疗中的不同细胞死亡模式
l杂志：npj Precision Oncology
l影响因子：IF=6.8
l发表时间：2024年2月
研究背景
癌细胞的生长、转移和药物抗性在肺腺癌（LUAD）的治疗中构成了重大挑战。然而，目前缺乏能够准确预测患者预后并指导靶向治疗选择的最佳预测模型。程序性细胞死亡（PCD）途径在多种癌症的发展和进展中起着关键作用，为LUAD患者提供了作为预后指标和药物敏感性标记的潜力。
研究思路
从公共数据库获取肺腺癌(LUAD)患者的转录组数据和临床信息；通过差异表达分析识别与程序性细胞死亡(PCD)相关的基因；利用机器学习算法，包括随机森林(RSF)和LASSO回归，开发并验证预后模型；构建基于PCD指数(PCDI)的列线图，用于预测患者生存；通过单细胞RNA测序分析肿瘤微环境；实验验证方面，使用RT-qPCR、西方印迹法和免疫组化技术在临床样本中评估模型基因的表达。
图1 技术路线
主要结果
1.LUAD患者中程序性细胞死亡基因的变异景观
图2 LUAD 患者中 PCD-DEG 的情况
2.为LUAD患者构建预后基因特征的方法
图3 通过基于机器学习的集成程序开发并验证了共识PCDI
3.LUAD患者中PCDI与临床病理特征的关联
图4 PCDI 与临床指标之间的相关性
4.在LUAD数据集中验证预测模型的临床意义
图5 基因特征预测模型的内部训练和外部验证
5.开发和评估预后列线图模型
图6 列线图生存模型的建立和评估
6.单细胞分析表明CDI评分与LUAD的发展相关
图7 基于 PCDI 签名的肿瘤微环境剖析
7.PCDI与LUAD患者的免疫特征相关
图8 PCDI 亚组的分子和免疫分析
8.PCDI在免疫治疗中的预测效果
图9 PCDI 在免疫治疗中的预测作用
9.PCDI与LUAD患者的靶向治疗反应相关
图10 程序性细胞死亡特征在预测药物敏感性中的功效
10.临床样本中签名基因的体外实验验证
图11 临床样本中特征基因的体外实验验证
图12 通过体外实验验证临床样本中的特征基因
文章小结
这个思路真的分享过多次了，尤其是细胞死亡的，细胞死亡这么多种类型，您是想做一种，还是多种，还是泛凋亡都有的发挥，机器学习的算法也这么多，组合算法更多，再加上疾病类型，这还不好复现吗，只要公共数据库里有该疾病的文章咱们就能复现一篇SCI啦！心动的朋友扫码咨询船长吧，方案设计和个性化分析都能做，对了，还有最近力推的云服务器租赁活动，甭管您是寻求科研服务还是自学生信，选船长绝对是没错的！
参考文献：https://doi.org/10.1038/s41698-024-00538-5
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