大家好，今天分享一本“水刊”。2区，生信友好，全OA， Wiley 出版，仅在线获取。可能有的小伙伴要问了，这么水的杂志，还曾经被中科院预警过（2021），版面费又贵（4,740 美元）到底是谁在投啊！你别说，2区4.3分，又不是大水刊（应该拉黑这本杂志的学校比较少吧，火力基本集中在Frontiers，MDPI和Hindawi），生信友好，足以让很多人投稿啦。这本杂志就是Journal of Cellular and Molecular Medicine。官网地址：https://onlinelibrary.wiley.com/journal/15824934下面船长分享一篇这个杂志上的文章，该研究虽然比较套路，但是也加了湿实验，主要开发了一个基于HSPA8表达的机器学习预后模型（单基因思路）。生信分析结合了机器学习但是总体看上去还是中规中矩的（差异表达基因分析、LASSO Cox回归、基因突变、功能富集等）。所以复现起来也比较简单，基本上换个疾病就能复现（当然目标基因得结合研究方向），下面和船长一起看看这篇文献吧！（ps：船长这里有免费的方案评估，以及付费的方案设计和个性化生信分析，心动就来找船长！船长带你一起发SCI！）
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题目：Heat shock protein family A member 8 is a prognostic marker for bladder cancer: Evidences based on experiments and machine learning（热休克蛋白家族 A 成员 8 是膀胱癌的预后标志物：基于实验和机器学习的证据）杂志：J Cell Mol Med.影响因子：IF=4.3发表时间：2023年9月公众号回复“321”领取原文PDF，文献编号：240721研究背景热休克蛋白家族成员8（HSPA8）是真核细胞中最丰富的分子伴侣之一，但其在膀胱癌（BC）中的生物学作用尚不清楚。本研究旨在探索HSPA8在膀胱癌预后中的生物学作用，并建立一个基于HSPA8的预后风险模型，以预测膀胱癌患者的总体生存率、进展和免疫微环境。研究思路1.差异表达基因分析：利用生物信息学工具确定HSPA8在膀胱癌细胞系和组织中的表达水平，并与正常细胞进行比较。2.细胞实验：通过体外实验（如细胞转染、CCK8增殖实验、伤口愈合实验、流式细胞术和免疫荧光）来评估HSPA8对膀胱癌细胞生物学行为的影响。3.机器学习建模：应用LASSO Cox回归等机器学习技术，基于HSPA8表达数据和其他基因表达特征，建立预测模型。4.风险评分系统开发：根据模型系数和基因表达水平，计算每位患者的风险评分，并将患者分为高风险和低风险组。5.基因突变状态分析：使用Maftools等工具分析不同风险组患者的基因突变情况，特别是关键基因如TP53的突变频率。6.功能富集分析：对高低风险组的差异表达基因进行KEGG通路分析和GSEA分析，以揭示背后的生物学机制。7.免疫微环境分析：评估不同风险组患者的免疫细胞浸润情况和免疫逃逸相关基因的表达差异。8.临床特征相关性分析：分析风险评分与患者的临床特征（如肿瘤分期、诊断亚型、淋巴结侵犯）之间的相关性。9.预后模型验证：在独立数据集上验证风险模型的准确性和预测能力。数据来源
