是谁还在发愁硕士、博士毕业发不出文章？
来，看看别人家的小孩，本科生一作发11分+顶刊了，是谁羡慕了，我不说！
现在追求本科发文是来不及了，但这个文章做的啥还是很有必要看一看的。
这篇文章出自南京医科大学公共卫生学院团队，2019级生物统计专业本科生薛茂杰以第一作者身份在《Journal of Advanced Research》(IF= 11.4、中科院/JCR 1区)发表学术论文，其构建的ARTEMIS模型在乳腺癌预后预测领域取得新突破。这么看，就是个预后模型构建，还是纯生信分析，咋就能发11分呢？跟着大麦来一探究竟：
1. 模型构建比较新颖：采用“两类效应识别(Double Types of Effects)→两步筛选信号(Double Steps of Screening)→两步构建模型(Double Steps of Modeling)”的3-D建模策略，构建了准确性高、稳健性强的乳腺癌预后预测模型ARTEMIS。创新的模型构建方法是发高分的关键；
2. 模型评价方法独特：按照系统综述与Meta分析报告标准(PRISMA)，开展了乳腺癌预后预测模型的系统综述，将ARTEMIS与现有模型进行对比。通过综述的形式进行模型比较，方法比较新颖，创新性高。
预后模型用的好还是能发高分的，思路送到眼前啦，下一步就是实践！什么？这个模型构建太复杂、复现有难度？那还等什么，找大麦来帮你啊，咱有专业团队，为您精准提供个性化服务~
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题目：ARTEMIS:一个独立验证的乳腺癌预后预测模型，整合了表观遗传生物标志物，具有主要效应和基因-基因相互作用
杂志：Journal of Advanced Research（IF=11.4）
发表日期：2024年8月
研究背景
乳腺癌具有异质性高、预后不佳、治疗复杂等特点，严重危害女性身心健康。实现精准预后预测，甄别死亡高危人群，开展个体化治疗是精准医学的核心理念。然而，现有乳腺癌预后预测模型存在诸多不足，大多数乳腺癌预后模型仅关注预测因子的主要效应，而忽略了基因-基因相互作用对预后的重要影响。
研究思路
作者使用来自9个独立乳腺癌队列的DNA甲基化数据，通过创新的三维建模策略开发了一个独立验证的乳腺癌预后预测模型(ARTEMIS)，该模型结合了具有主效应和基因-基因相互作用的表观遗传生物标志物。使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评估ARTEMIS的区别能力，并使用预期和观察(E/O)比率进行校准。使用决策曲线分析，通过净获益(NB)和净减少(NR)来评估其临床疗效。此外，作者还通过系统综述形式进行模型评价，以比较ARTEMIS与现有模式的性能。
主要结果
1. ARTEMIS的开发和验证
该文章从GEO何TCGA中获得9 个独立国际队列中乳腺癌组织和邻近正常组织的 DNA 甲基化数据，其中TCGA、GSE72245、GSE37754和GSE75067用于模型开发和验证。采用“两类效应识别→两步筛选信号→两步构建模型”的3-D建模策略进行模型构建，包括2个具有主效应的CpG探针和6对具有来自候选表观遗传预测因子的G×G相互作用的CpG探针以及协变量。ARTEMIS 评分是一个全面的预后指数，整合了表观遗传预测因子、人口统计学和临床信息，其系数是从使用训练集构建的最终 Cox 模型中获得的（图1）。
图1：研究设计图
2. ARTEMIS模型性能评估
根据每个队列的中位 ARTEMIS 评分，将 4 个独立队列中的患者分为低风险和高风险组，进行KM生存分析，结果显示与低风险组相比，高危组患者的生存率均较低（图2a-d）。根据联合队列中 ARTEMIS 评分的四分位数和第 90 个百分位数将患者分为 5 组，进一步证明了风险分层能力，发现ARTEMIS具有显著的风险分层能力，能够有效甄别死亡高危人群（图2e，f）。ROC曲线显示，ARTEMIS具有稳健的区分度，3年和5年生存预测的AUC分别是0.844和0.816，综合评价指标C指数为0.803（图3）。此外，校准曲线显示，ARTEMIS具有稳健的校准度，3年和5生存预测的E/O值分别是1.060和1.090。决策曲线分析表明，应用ARTEMIS指导临床医疗干预，使得患者具有较高的临床获益。以5年生存期为结局，当患者死亡率>0.4需要临床干预时，ARTEMIS可提前识别14.01万(62‰)真实的死亡患者，并使得127万患者(56.01%)免于过度的医疗干预。最后开发了一种列线图，用于估计患者在 3 年和 5 年时间点的生存率（图4）。
图2：按 ARTEMIS 评分分层的乳腺癌患者的K-M生存曲线
图3：ROC曲线评估模型区分能力
图4：ARTEMIS 临床应用的决策曲线分析和列线图
3. 通过系统综述评价ARTEMIS与现有模型的性能
作者严格按照系统综述与Meta分析报告标准(PRISMA)，开展了乳腺癌预后预测模型的系统综述，共纳入23152 篇文章，从预测因素、样本量、建模方法、模型验证和预测准确性这5个角度评价ARTEMIS与现有模型的性能。结果显示，与现有209个模型相比，ARTEMIS在准确性、外推性和样本量三方面均存在明显优势，可能是最佳的乳腺癌预后预测模型（表1）。
表1：ARTEMIS与现有模型的性能比较
小结
这篇文章的模型构建和模型对比应用的方法比较新颖，整体创新性较高，所以才能以预后模型纯生信发11分顶刊！不是预后模型发不了高分了，而是老套路不行了，新思路依然很能打，想在这个方向发文的朋友，思路学起来吧，换个预测特征（把甲基化预测因子换成细胞死亡、乳酸化、代谢等等）就能复现！后浪如此强劲，前浪不努力往前爬迟早被拍在沙滩上啊~这个模型构建稍有难度，复现路上有困难可以随时联系大麦！专业生信分析团队，十年分析经验，思路设计、个性化分析都不在话下，助力你的科研一路畅行！
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