严格保真！几乎不拒稿的2区纯生信友好“神刊”+乳酸化修饰，川大华西团队1个月搞定！机器学习+单细胞，专为无法做实验的你！

文摘 2024-10-31 19:00 上海

有这样一个期刊，生信路看到都惊叹！

简单罗列几个数字：

中科院2区（达到绝大部分单位的毕业要求了）
年发文17106篇，80%接受率（乖乖，这两个数字结合起来看，那真是闭眼投呀）
超快审稿速度（官网显示：平均17.49天；网友经验：不超过2个月）

纯生信友好（意味着生信挖掘可以投，意味着1个月内就能复现的生信思路，也能够投，大大降低难度，提高完成速度）

本着负责任的态度，生信路也需要如实反馈2个信息：

有版面费：2900瑞士法郎（合人民币23857元，这个额度倒也算是正常）

影响因子在降低：今年的影响因子为4.9，但是实时影响因子为3.5，随着发文量的剧增，明年可能保不住4.9分。

好了，好的坏的，生信路也都没藏着掖着，小伙伴们根据实际情况自行考虑是否投稿。

老规矩，生信路也找一篇该期刊的典型文章，给大家示范一下。今天找的是10月中旬刚见刊的，由华西团队完成的一篇利用多组学的公共数据，基于“缺氧和乳酸代谢”的基因调控角度，筛选差异基因，并利用多种机器学习算法构建出预后模型，最后还通过干湿结合，对筛选出的基因进行了功能验证。

整体来说，本文结合了当前生信挖掘的各种核心关键词“乳酸化修饰”、“机器学习”、“单细胞数据”等，虽然最后也做了一些功能实验，不过这对于肿瘤研究来说，实验门槛很低，容易实现。小伙伴们如果感兴趣，将疾病进行替换，再加上快速发文期刊的选择，也可以很快有自己的二区文章。

（乳酸化修饰的热门选题：2019年Nature提出“乳酸化修饰”，迅速成为表观遗传学的关键调节机制，相关论文数量逐年翻倍。现在也正是研究这一领域的黄金时期，发展快而关注度尚未饱和。而且，乳酸化修饰方向的热度虽然高，但在生信中用的还不是很多，发文空间较大，有热度有新颖性，选它就对了！）

热门选题+思路升级，这两点加持之下，再结合生信友好的二区期刊助力，你就说是不是该下场了？！什么？单细胞挖掘的难度有些大？高端分析电脑带不动？那就找生信路呀，高速服务器优惠租赁，新朋友咨询还能免费试用，而且还有“一对一”的技术协助，帮助你熟练掌握服务器使用。再加上专业生信团队的个性化思路设计和生信分析，生信路的服务，值得信任！

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题目：通过整合多机器学习和单细胞分析，建立并验证了一个用于预测胰腺导管腺癌患者预后和免疫治疗的基因集

杂志：IJMS（IF=4.9）

发表日期：2024年10月

公众号后台回复“888"领取文献，文献编号：241031

研究背景

胰腺癌（PDAC）是一种致命的肿瘤，其细胞能在缺氧条件下通过代谢调整来维持生长，导致乳酸积累。目前，对PDAC缺氧和乳酸代谢关系的研究不多。本研究揭示了两种具有不同缺氧和乳酸代谢特征的PDAC亚型，并建立了风险评分模型，用以预测患者预后及对治疗的反应，同时发现CENPA可能是潜在的治疗靶点。

研究思路

作者以TCGA和GETx数据库中PDAC患者组学数据为材料，基于“缺氧和乳酸代谢”的角度，进行差异基因筛选；利用LASSO回归分析、XGBoost和随机森林在内的多种机器学习方法来识别枢纽基因并构建预后风险特征。CERES评分和单细胞分析的实施用于识别PDAC治疗的前瞻性治疗目标。最后，在细胞中进行基因的功能实验，进行干湿结合研究。

主要结果

1. PDAC预后缺氧和乳酸化相关基因的鉴定

作者通过分析TCGA和GETx数据库的PDAC患者转录组数据，筛选出2333个差异表达基因。利用GSEA数据库识别了与乳糖基化和缺氧相关的基因（hypoxia-and lactylation related genes，HALRGs ），并结合DEGs，确定了87个关键基因。进一步的Cox回归分析揭示了31个与预后相关的基因，并通过GeneMANIA预测了这些基因的功能网络。同时，也对这些基因的变异和突变情况进行了分析。

2. HALRGs的泛癌分析

作者对31个与PDAC预后相关的基因进行了泛癌分析，以探索它们的生物学和临床意义。通过GSCA，作者评估了这些基因在33种癌症中的作用，并发现它们与多种癌症的生存率相关，特别是在胰腺癌中。GSVA评分较高的患者预后较差，且细胞周期和凋亡路径在多数癌症中活跃。在PDAC中，EMT路径的激活暗示了高表达基因与肿瘤进展和转移风险的关联。此外，作者发现特定基因表达与药物敏感性有正相关，为PDAC治疗提供了潜在的生物标志物。

3. 缺氧和乳糖基化相关预后模型的构建和验证

分析确认了缺氧和乳糖基化基因作为PDAC预后指标的价值，并采用LASSO、XGBoost和随机森林算法筛选出8个关键基因构建预后模型。风险评分基于基因表达和回归系数计算，高风险评分组预后不良。模型在训练队列中显示出良好的预测能力，AUC值高，且与其他临床特征相比，风险评分的AUC值最高。

4，通过单细胞分析对特征基因进行Ceres评分和特征分析

在43个PDAC细胞系中，作者通过CERES评分识别出CENPA基因的关键性，其低得分暗示了其在PDAC中的重要性。利用GSE197177数据集，我们对单细胞样本进行了分析，发现CENPA在原发性PDAC中的导管细胞中表达量高，而在正常和转移样本中较低，表明其可能是治疗胰腺癌的潜在靶点。

5.CENPA基因的功能实验

TCGA和GETx数据显示PDAC患者肿瘤中CENPA表达量高。HPA数据库免疫组化结果也证实了这一点，且高表达CENPA与PDAC患者不良预后相关。实验表明，CENPA在多个PDAC细胞系中表达量高，而且敲低CENPA抑制了细胞生长和迁移。这些发现表明CENPA可能是PDAC治疗的潜在靶点。

小结

整体来说，本文综合了生物信息学挖掘的关键要素，如“乳酸化”、“单细胞”和“机器学习”，再结合生信友好期刊，实现在肿瘤学领域的低成本、快速发文。有兴趣的小伙伴可以通过更换研究疾病，并选择合适的快速发表期刊，迅速发表自己的研究成果。如果你对“乳酸化”和“机器学习”的思路感兴趣，但无法复现，请滴滴生信路！专业团队提供的个性化生物信息学分析和思路设计服务，值得信赖！

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