国自然每年推出新热点，今年花落谁家？
铁死亡你已经审美疲劳了？
那首推的就是顶流“乳酸化修饰”！！！
各种顶级的“乳酸化修饰”测序、实验、数据分析类文章，接二连三发布。
稍有了解的粉丝会问：这东西听起来感觉分子机制挺复杂，我一个临床医生，那些高端实验有点整不了。光宝告诉你，别担心。哪怕没有高大上的基础实验条件，“乳酸化修饰”也能上车！
就像光宝前面列举的，生信分析无所不能！再联合一些当前发文热点（机器学习、单细胞/空间组学数据等），那发高分也是水到渠成的。纯分析投入低，先来试试水，发一篇纯生信的文章，国自然基础和方向这就确定了；后面的分子机制实验，都推到国自然内容里去了，实验也许有一定挑战，但那也是中标后的事了，是吧？还是先能中再说了。
除了“乳酸化修饰”热点外，光宝今天还带来了一本影响因子6连涨的期刊“Translational Oncology”。
如下图所示，该期刊的影响因子从3分一直涨到近5分，去年还升为了中科院医学二区，而且对纯生信特别友好，审稿平均1-2个月，国人发文量第一，简直可以称为肿瘤方向的毕业神刊了！
今天光宝带来一篇该期刊中，由扬州大学团队完成的范文。该研究以结合“乳酸化”和机器学习，构建了淋巴瘤的预后模型，还进行了干湿结合，跟光宝一起看看吧！ps：整体来说，本文结合了当前生信挖掘的各种核心关键词“乳酸化修饰”、“机器学习”等， 虽然最后也做了一些简单验证实验，不过这对于肿瘤研究来说，实验门槛很低，容易实现。小伙伴们如果感兴趣，将疾病进行替换，再加上快速发文期刊的选择，也可以很快有自己的二区文章。光宝的专业生信团队的个性化思路设计和生信分析服务，值得信任！
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题目：使用与乳酸化相关的的基因基于机器学习预测淋巴瘤预后
发表时间：2024.11
公众号回复“999”领取原文PDF，文献编号：241030
研究背景
乳酸化是新发现的蛋白修饰，与肿瘤生长和扩散相关。尽管淋巴瘤患者乳酸水平高，其在该疾病中的作用仍不清楚。本研究通过肿瘤数据库筛选乳酸化相关基因，并用细胞和临床样本评估其预后预测潜力。
数据来源
研究思路
作者首先利用TCGA和GEO数据集分析了DLBCL患者中乳酸化相关基因的表达，并结合临床信息和机器学习技术构建了乳酸化风险评分模型。该模型进一步用于评估预后、药物反应及肿瘤免疫功能。通过细胞和小鼠实验，我们鉴定了调控乳酸化的关键基因，并在临床样本中验证了乳酸化修饰与淋巴瘤预后的相关性。
研究结果
构建乳酸相关风险评分模型
通过单变量Cox分析筛选出70个预后相关基因，LASSO算法精简至13个关键基因。通过逐步COX回归，最终确定7个最优基因组合，并基于这些基因的表达水平和回归系数构建风险评分模型。
风险评分模型的效能验证
作者为每位患者计算了风险评分，并根据评分将训练集、TCGA和GEO数据集中的患者分为高、低风险组。风险评分模型的ROC曲线分析显示，不同风险组与实际预后在各数据集中有显著相关性，预测效果显著。
乳酸相关风险评分模型对淋巴瘤预后的影响
作者比较了RiskScore与其他模型的C指数。尽管在TCGA数据集上表现稍弱，RiskScore在训练集和部分外部数据集中表现优异。对71例淋巴瘤样本分析显示，高风险组患者的CD68、CD163、C-myc和P53表达水平较高，且巨噬细胞评分高与不良预后密切相关。
乳酸相关基因HNRNPH1对弥漫大B细胞淋巴瘤细胞的影响
在数据集分析HNRNPH1作用后，通过体外实验进一步探究其功能。HBL-1细胞系中HNRNPH1基因敲除导致细胞增殖增强，乳酸水平上升。敲除细胞乳酸化水平提高，细胞周期S期增多，显示细胞分裂活跃，凋亡减少。
文章小结
整体来说，本文综合了生物信息学挖掘的关键要素，如“乳酸化”和“机器学习”，结合生信友好期刊，实现在肿瘤学领域的低成本、快速发文。有兴趣的研究者可以通过更换研究疾病，并选择合适的快速发表期刊，迅速发表自己的研究成果。如果你对“乳酸化”和“机器学习”的思路感兴趣，但无法复现，请滴滴光宝！专业团队提供的个性化生物信息学分析和思路设计服务，值得信赖！
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