TLS热点一出马，简单预后模型也能拿下5分+！机器学习搭配2区生信友好刊，提分效果嗖嗖的，湘雅医院团队这招用的妙啊！

文摘 2024-11-17 17:02 上海

谁说预后模型out了？

这可是生信人的大本营，有热点方向和机器学习等分析方法加持，照样发5分+！

机器学习这个提分利器从刚出现就很火，现在又有了双诺奖傍身，那是更火了，任何简单生信分析中加上机器学习，分析层次立马就上去了，分数自然就高了。还在观望的朋友可别再犹豫了，赶紧用上机器学习发文章才是正道！我可不忽悠人，直接上文章实例：

这篇文章是三级淋巴结构（TLS）热点搭配机器学习分析，仅靠预后模型就发到了2区5分+的生信友好刊上，性价比超高，还容易复现！

1.选题新颖：该研究选择TLS热点方向，2年前一篇Science文章中提出TLS，到现在TLS在生信分析中发文空间还是比较大的，相较于卷王细胞死亡来说，TLS一点也不卷，简单分析还能发5分！

2.思路简单易复现：该研究利用卷积神经网络量化病理图像中的TLS，然后建模，最后免疫组化验证表达，整体工作量不大，分析也简单，换个疾病就能复现。

3.杂志选择：Cancer Cell International杂志，中科院2区，IF5.3分，生信友好，审稿快（近期网友反馈速度变慢，投稿前注意），选择生信友好期刊可以更快发表！

文章从选题有热度也有一定的创新性，分析部分有机器学习加持，换个疾病模仿这个思路就能再发一篇！做课题没想法？想实践没条件？找我！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：基于三个TLS相关基因的口腔鳞状细胞癌预后模型的鉴定和验证

杂志：Cancer Cell International（IF=5.3）

日期：2024年10月

研究背景

三级淋巴样结构(TLSs)具有免疫调节功能，并对口腔鳞状细胞癌(OSCC)患者的生存结果具有积极影响。然而，缺乏使用TLS相关基因(TLSRGs)来量化TLS和预后模型的标准方法。这些局限性限制了TLSs在临床实践中的广泛应用。

研究思路

首先从CDSA数据库中获得OSCC的HE染色病理图像，利用卷积神经网络自动检测和量化HE染色的整个载玻片图像中的TLS。通过生物信息学分析探索了与OSCC相关的TLS相关基因。基于TLSRGs，建立了一个能够预测OSCC患者预后的风险评分模型，并对肿瘤免疫微环境进行了评估。通过在模型中引入临床变量，构建了一个列线图模型，旨在为OSCC患者提供个性化的评估。最后通过免疫组化检测三种TLSRGs在临床样本中的蛋白表达。

主要结果

1. TLSs鉴定和预后分析

使用CNN来确定三种类型的TLS和它们在常规HE染色WSIs中各自的面积比例，在336个OSCC样本中鉴定出265个TLS +样本，其中90例为Agg型TLS，100例为FL1型TLS，75例为FL2型TLS（图1）K-M生存分析显示，TLS + OSCC与良好的OS和DFS相关。亚组分析显示，与低TLS组相比，高TLS组的OS和DFS显著改善。这些结果表明TLSs的存在是OSCC患者的一个良好的预后指标，TLSs比例较高的患者有较好的OS和DFS（图2）。

图1：TLSs鉴定

图2：TLSs相关预后分析

2. TLSs相关基因的鉴定和功能分析

将TLS +和TLS- OSCC组织与正常粘膜组织进行比较以鉴定DEGs，共获得69个DEG定义为TLSRGs，用于进一步建模。对其进行GO和KEGG分析，显示TLSRGs与细胞因子-细胞因子受体相互作用和趋化因子信号通路相关（图3）。

图3：TLSs相关基因的鉴定和功能分析

3. OSCC预后模型的建立和评估

通过单变量Cox回归分析评估了69个TLSRGs 与OS的关系，共有11个TLSRGs显著影响OSCC患者OS，再进行Lasso Cox分析筛选出9个基因，最后进行逐步Cox回归分析，选择三个关键TLSRG (CD86、CXCR5和CCR7)构建预测模型。根据中位风险评分，OSCC患者被分为高低风险组，K-M曲线显示低风险组的存活率显著高于高风险组，ROC曲线表明预后模型表现出良好的敏感性和特异性（图4）。

图4：OSCC预后模型的建立和评估

4. TLSs、风险评分和肿瘤浸润性免疫细胞的相关性

利用TIMER2.0研究TLS + OSCC组中免疫细胞浸润的特征。对TLSs、风险评分和肿瘤浸润性免疫细胞进行相关性分析，结果发现B细胞、CD4 + T细胞、CD8 + T细胞和巨噬细胞浸润程度与TLSs呈正相关，与风险评分呈负相关关系（图5）。

图5：TLSs、风险评分和免疫细胞浸润之间的相关性

5. 预后列线图的建立和表达验证

利用免疫组织化学检测临床样品中对应于三种TLSRGs的特征蛋白的表达。结果显示CD86阳性细胞的百分比在TLS + OSCC组中最低，TLS + OSCC组中CCR7和CXCR5阳性细胞的百分比更高（图6）。最后作者基于临床特征和风险评分开发了一个预测列线图来估计OSCC患者的一年、三年和五年生存率，校准图说明了模型的良好预测值（图7）。

图6：免疫组化表达验证

图7：预后列线图的建立

小结

这篇文章的内容简单又有创新性，TLS选题和鉴定分析具有一定的创新性，再结合常规预后模型思路就完成一篇生信文章，分析简单并且容易复现。换个疾病就能模仿它再发一篇！你说，选题方向搞不定拿不准？还想不费力的发高分文章？找我！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，有需要随时联系~

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