![]()
又来给做生信的小伙伴们谋福利了，大麦今天先分享一个超级好发的生信友好杂志——International Journal of Biological Macromolecules（IJBM），强烈推荐生信圈的朋友都去看看！
影响因子和分区：IF7.7分，中科院1区，JCR Q1区生信友好：杂志高频接受纯生信文章（主要是大分子方向）审稿快：一审9天，从投稿到接收的平均时间为93天，实际上有些文章1个月左右就接受了，审稿速度还是很快的发文量大：2023-2024年度发文量达到5471篇，期刊可能在扩张，现在投稿录用的概率会大一些下面就看一篇IJBM上刚发表的纯生信文章，1个月就接受，看看有何创新点：1.选题好：该研究选择近期双诺奖加持的大热门机器学习，与经典热点铁死亡搭配，互相成就，只需常规分析手段，纯生信即可成文！2.生信分析丰富：该研究包含机器学习分析、功能富集分析、免疫相关分析、靶向药物预测、ceRNA网络构建等，内容比较丰富，全部分析基于公共数据，性价比高。 好的选题和设计+高质量的数据分析+完美匹配的期刊选择，3者是本文顺利完成的关键！细胞死亡形式那么多，换个形式就能再复制一篇，投IJBM稳稳地！生信热点追踪、文献思路解析看大麦就够了！做课题没想法？想实践没条件？找大麦！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~
定制生信分析
云服务器租赁
(加微信备注99领取试用)
题目：通过生物信息学和机器学习方法鉴定与弥漫性大B细胞淋巴瘤相关的铁死亡相关基因弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)是最常见的淋巴瘤亚型，铁死亡已成为各种肿瘤，特别是弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)发展和进展的关键机制。然而，对DLBCL中铁死亡相关基因的详细描述仍然不够。从GEO和FerrDb中检索了与DLBCL和铁死亡基因相关的数据集，鉴定与DLBCL相关的差异表达的铁死亡相关基因(DE-FRGs)。利用LASSO和 SVW-RFE算法确定诊断基因，进行生存预后分析并对基因进行功能富集分析。使用 DGIdb 数据库研究了靶向诊断基因的潜在药物，并分析它们的相互作用。利用CIBERSORT 算法进行免疫浸润分析，使用 miRanda、TargetScan、miRDB 和Spongescan数据库构建了基于10个诊断基因的ceRNA网络。最后在 GSE32018 数据集中验证了诊断基因的表达。 在分析的 176 个铁死亡相关基因(FRGs)中，27 个在 DLBCL 和正常样品之间表现出显著的差异表达，对其进行GO和KEGG富集分析，结果显示DE-FRGs与铁下垂、p53 信号通路、自噬和谷胱甘肽代谢有关（图1）。基于GSE83632 数据集利用 LASSO 和 SVW-RFE算法筛选诊断基因，两个算法得到的基因取交集，确定了10个基因作为最佳诊断标记。基于这10个基因构建了一个逻辑回归模型，ROC曲线显示该模型有效地区分了 DLBCL 患者和健康个体。同时还用ROC曲线评估单个基因的区分能力，AUC值均大于0.7，但逻辑回归模型在区分 DLBCL 和正常样品方面具有更高的准确性和特异性（图2）。为了评估 DLBCL 中 10 个特征基因的预后意义，作者利用 GSE181063 数据集进行生存分析。结果显示，LPIN1、PRDX1、BRD4 和 MT1G 是预测 DLBCL 预后 的潜在生物标志物（图3）。（ps：生信想做的又快又好？一定得用服务器！大麦提供服务器租赁服务，想要免费试用直接联系大麦，双11还有更多优惠哦）为了进一步检测这些诊断基因在区分 DLBCL 样本和正常样本中的功能作用，作者进行了 GSEA-KEGG途径分析。结果显示了每个诊断基因的前六个富集途径，表明了与各种生物过程的关联，包括溶酶体功能、细胞周期调节、氧化磷酸化和免疫反应（图4）。然后使用 GSVA分析了每个诊断基因的高表达组和低表达组之间的通路激活模式。结果显示，低 ATM 表达可能激活与花生四烯酸代谢、近端肾小管重吸收和苯丙氨酸代谢相关的途径，这些诊断基因参与了一系列与 DLBCL发病相关的生物学过程（图5）。利用CIBERSORT 算法研究 DLBCL 患者和健康对照之间免疫微环境的差异。结果显示，与健康对照组相比，DLBCL 患者中的初始CD4+ T 淋巴细胞、CD8+ T 淋巴细胞、静息CD4+ T 淋巴细胞和静息自然杀伤(NK)细胞的比例显著降低。特征基因与免疫细胞的相关性分析表明 DLBCL 免疫微环境的改变可能与 PRDX1、LPIN1、SPXN1 和 SAT1 相关（图6）。然后使用 DGIdb 数据库进一步研究了靶向诊断基因的潜在药物，并分析了它们的相互作用，总共鉴定了 246 种靶向诊断基因的药物（图7）。作者使用 miRanda、TargetScan、miRDB 和Spongescan数据库构建了基于 10 个诊断基因的 ceRNA 网络。网络包括 397 个节点(10 个诊断基因、188 个 miRNAs 和 199 个 lncRNAs)和 487 条边(图 8)。最后在 GSE32018 数据集中验证了诊断基因的表达，ATM、MTOR、PRDX1 和 SAT1 的表达 趋势与 GSE83632 数据集中观察到的一致（图9）。 文章的思路仍然是很常规的生信套路，很容易复现，选对了期刊，经典套路也依然很能打，纯生信发到7分+！这个思路性价比太高了，换个细胞死亡形式就能模仿一篇！你说，选题方向搞不定拿不准？还想不费力的发高分文章？找大麦呀！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，只要你需要，大麦随叫随到哦~推荐阅读
大麦还提供服务器租赁、思路设计、定制生信分析、文献思路复现、临床数据库挖掘；有需要的小伙伴欢迎直接扫码咨询大麦，竭诚为您的科研助力！
![]()
