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这位大佬，不仅多重荣誉加身（“国家优青”+“国家杰青”，杰青可被誉为“院士摇篮”，含金量自不待言），更关键的是“年轻有为”（仅36岁就摘得桂冠，要知道，“杰青”的年龄上限是45岁，而这位大佬提前了近10年！！照这个趋势正常发展下去，未来无可限量！）。他就是极其优秀的——复旦肿瘤医院副院长江一舟教授！（就看这发量，未来的上升空间还有多高呀！大佬威武！）江一舟，研究员、博士生导师。1988年出生，毕业于复旦大学，现任复旦大学附属肿瘤医院副院长，长期聚焦临床难题“三阴性乳腺癌”。以第一作者和通讯作者在Cancer Cell、Cell Metabolism、Cell Research、Nature Communications等顶刊上发表30余篇SCI论著。这不，2024年刚过半，江一舟教授就已经发表了近10篇高水平论文！ 下面，老方就带大家看一下江一舟教授今年的几篇代表性著作。 PS：初入科研的小伙伴，如果缺乏足够的临床样本和测序经费支撑，也可以像老方之前介绍的方法，利用大佬的测序数据进行二次挖掘，这样拿下高分SCI就不是梦！专业的老方可以你协助生信分析~今年1月，江一舟教授在Cell Research上发表了一篇题为《ZNF689缺乏促进三阴性乳腺癌的瘤内异质性与免疫治疗耐药》的论文。研究概要：研究通过多组学分析三大队列，探讨了三阴性乳腺癌中瘤内异质性（ITH）对患者生存和免疫治疗耐药性的影响。该研究为三阴性乳腺癌的免疫治疗提供了新的理论依据，并为开发更有效的治疗策略打下了基础。第二篇：《The Lancet Oncology》复旦大学附属肿瘤医院邵志敏、江一舟共同通讯于今年2月发表的题为《优化三阴性乳腺癌基于亚型的一线治疗(FUTURE-SUPER):一项多队列、随机、2期试验》的研究论文。研究概要：研究纳入139名TNBC患者，分为化疗联合靶向或免疫的精准治疗组和对照组。证明精准治疗能显著延长无疾病进展生存期，毒性反应可控。2024年4月，江一舟在Cancer Cell杂志发表了题为《遗传相互作用揭示乳腺癌中的生物学及治疗意义》的论文。研究创建了乳腺癌FUSCC-BRCA多组学队列和FUSCC-ClinSeq临床测序队列。通过对患者样本进行高通量测序和生物信息学分析，鉴定了肿瘤样本中的基因组变异，并研究了这些变异之间的共现和互斥关系。TP53mut-AURKAamp提示HR+ HER2亚型的内分泌抵抗 共同发生的gBRCA1mut-MYCamp是基因组不稳定性增加和对PARPi反应增强的一个指标 TP53mut-MYBamp与免疫浸润减少和免疫治疗抵抗的关系 看完上述分享，感觉大佬的成果优秀。我们也可以学习其课题设计思路以及数据分析方法。除了感慨大佬的优秀成果，还需要掌握精妙的设计思路！当然，各位科研起步阶段的小伙伴可能困于临床资源和经费等，那我们可以利用老方之前分享的方法，对大佬们的测序数据进行二次挖掘，是性价比MAX的途径。利用这种方法，积累初步的文章资源，才能报课题，有经费再刷文章，这样就能将科研雪球滚动起来，良性循环。如果您对数据挖掘感兴趣，但是缺乏思路或者技术，请不要犹豫，快联系老方来复现，让我们愉快的可以用大佬的数据，进行二次挖掘，实现0实验0成本发表SCI~老方会持续为大家带来最新生信思路，并提供免费思路评估、付费方案设计、生信分析、实验项目实施等服务，感兴趣的朋友可以扫码咨询！
1、给咱国产数据库赞一个！广西医科大学：CHARLS数据库+TyG+BMI，复杂关系探究思路请接收！关系理得清，8.5分轻松拿！
2、高分莫愁，多热点集结速上分！中南大学湘雅医院8分+SCI：孟德尔随机化+机器学习+单细胞，机制层层深扒！这个思路值得学习！
3、机器学习又整活儿了！中国医学科学院北京协和医学院9分+SCI：多组学+机器学习+泛癌，预后模型这么做，应用可真够广的！
