小伙伴们大家好呀！还在为毕业/发文章缺少思路烦恼吗？别着急，阿星研读数日，终于把这篇机器学习相关的新鲜干货给大家抬上来啦！是不是已经按捺不住内心的小激动了呢？今天我要和大家分享的是南通大学附属医院丁晓凌团队的一篇有关机器学习的重磅文章！这篇文章不仅展现了如何将多数据库如何应用以建立高预后价值的模型，还为我们全面展示了机器学习模型在个性化治疗预后分析中可以考察的要点，写文章没思路，快来和我一起认真学习一下这篇文章，保证让你收获满满！这篇文章建立了一个全新的PAAD胰腺腺癌（PAAD）预后模型，并以多种数据库结合应用对模型进行优化，以全面分析其肿瘤微环境中的分子机制，并识别相关的生物标志物、治疗靶点和潜在药物，使PAAD个性化治疗更精准。都是机器学习建立预后模型，大佬们究竟是如何抓住当下热点，成功在一众生信文章中脱颖而出的呢？就先让阿星来带带大家一起分析一下这篇文章的创新点吧！1.首先便是高分文章必不可少的跨多数据库的整合分析：只有将不同数据库的数据进行结合，才能够更全面地揭示肿瘤微环境的复杂性，以提供更准确的治疗靶点和策略；2.然后便是大家最关注的对于机器学习模型的应用，作者通过机器学习构建了一个新的基因签名DPIRGs，并应用于PAAD预后模型的开发，它能够处理大量复杂的数据，为肿瘤免疫亚型的分类和预后预测提供了新的工具；3.除此之外，本文还为个性化治疗提供了新的视角——作者用模型对肿瘤微环境进行了深入分析，结合机器学习技术，可以对不同患者之间差异进行精确捕捉，以及在治疗策略制定中的个性化考量。数据太多太乱不知道该如何分析整理？机器学习模型建立毫无头绪？找不到与自己数据匹配的数据库？别担心，你的问题阿星都可以帮你~快快扫描下方二维码，让阿星来解决你的烦恼！题目：基于机器学习的免疫冷热胰腺癌生物标志物和药物鉴定杂志：Journal of Translational Medicine影响因子：IF=8.44发表时间：2024年8月公众号回复“123”领取原文PDF，文献编号：240826研究背景作为一种常见但难以治疗的癌症，胰腺癌（PAAD）通常表现为免疫抑制的“冷”型肿瘤环境。本文通过对肿瘤微环境分子机制进行深入研究，来识别对PAAD治疗有帮助的生物标志物和药物。作者将多种机器学习算法进行结合，构建了一个全新的PAAD预后分析模型——DPIRGs，并对其在不同免疫亚型中的作用进行了综合分析，以深入探索其在PAAD预后中的作用。数据来源作者收集了来自多个数据集的公共单细胞转录组学和蛋白质组学数据，包括但不限于TCGA、ICGC、GEO数据库中的数据，为该机器模型的建立提供了丰富的数据来源。
