欢迎来到机器学习的世界！你可能在不了解它的前提下已经每天使用过多次了~
比如你日常在搜索各种各样的美食做法的时候，又或者你出去旅游拍了美美的照片发到社交平台上，同时@朋友们的时候。所以生活中充满机器学习和AI算法的运用，都这么日常了，科研中更是屡试不爽，因为它真的很好用！
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题目：用生物信息学和机器学习方法鉴定通过PLA2G1B重组蛋白预防癌症进展的潜在靶点
影响因子：IF=7.7
发表时间：2024年9月
公众号后台回复“111”领取文献资料，文件编号：241108
研究背景
肺癌是全球最致命、最具侵袭性的恶性肿瘤之一，非小细胞肺癌（NSCLC）最为常见，治疗效果受耐药性和转移等因素影响。PLA2G1B在多种癌症中异常表达，与肿瘤发生、发展和转移相关，抑制其表达或活性可能有助于减缓肿瘤进展。
数据来源
从NCBIGEO数据库获取肺癌相关样本GSE47460（GPL6480平台）的基因表达谱数据，包括136例肺癌样本和17例对照样本，使用“Normalize Between Array”R包进行数据归一化，用“Limma”R工具分析差异表达基因（DEGs），以P值<0.05或等于0.05且LogFC>1为标准确定差异表达基因。
研究思路
1、利用基因本体（GO）分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。
2、PPI网络分析：使用STRING数据库（https://cn.string-db.org/）构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，设置置信水平阈值为0.4，用Cytoscape软件（版本3.8.1）可视化网络，通过cytoHubba插件识别关键基因。
3、特征选择（三种机器学习方法）
LASSO方法：依靠glmnet计算机程序，采用十倍交叉验证和调整参数，筛选出与肺癌相关的基因。
SVM-RFE方法：用于特征选择，通过十倍交叉验证确定重要基因，识别出30个最重要的基因。
RF方法：为随机化算法，防止单决策树过拟合，提高模型性能，确定出排名前30的基因。最后取三种方法选择基因的交集作为代表性基因，以受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估诊断准确性。
4、基因集富集分析（GSEA）：对相关基因进行GSEA，通过一千次基因集排列获得标准化富集分数，以错误发现率（FDR）<0.05确定显著富集的KEGG通路。
研究结果
1.差异表达分析
通过应用“limma”包进行差异表达分析，识别出282个在肺癌和正常组织中表达差异显著的基因（DEGs），包括149个上调和133个下调基因。通过层次聚类热图展示了这些DEGs的表达模式，揭示了肺癌中基因表达的复杂变化。
2.GSE47460数据集的功能富集分析
通过GSEA分析，研究者在GSE47460数据集中发现了10条与肺癌显著相关的通路，包括核苷酸代谢、一碳池叶酸途径等。这些通路的发现为理解肺癌的分子机制提供了新的视角。
3.基于DEGs的功能富集分析
对DEGs进行GO和KEGG分析，揭示了与肺癌相关的生物过程、细胞组分和分子功能。特别是，研究发现了与肺癌相关的前十个富集的生物过程和分子功能，为深入理解肺癌的分子机制提供了重要信息。
4.PPI网络分析和枢纽基因识别
利用STRING数据库构建了PPI网络，包含183个节点和454条边，并通过Cytoscape软件分析，识别出51个与肺癌相关的枢纽基因，这些基因在肺癌的分子网络中扮演关键角色。
5.LASSO模型、SVM模型和RF模型的构建和验证
通过LASSO、SVM-RFE和RF三种机器学习方法，从51个PPI相关的DEGs中筛选出潜在的肺癌基因。最终，三种方法的基因交集确定PLA2G1B为肺癌的特征基因，为肺癌的诊断和治疗提供了新的分子标记。
6.特征基因识别
通过三种机器学习模型的基因交集分析，锁定了PLA2G1B作为肺癌的特征基因。研究发现，与对照组相比，肿瘤组中PLA2G1B的表达量显著降低，且高表达水平的PLA2G1B与肺癌患者的预后不良相关。
7.PLA2G1B的功能富集分析
对PLA2G1B进行GSEA分析，发现其与多个通路相关，包括α-亚麻酸代谢、抗原处理和呈递等。这些结果进一步揭示了PLA2G1B在肺癌中的分子作用机制，为肺癌的预防和治疗提供了新的靶点。
文章小结
思路还是很好下手的！该研究用机器学习模型预测 PLA2G1B 蛋白可能通过调节脂质代谢和炎症反应在癌症进展中起关键作用，后面又用实验验证了，重组蛋白可抑制癌细胞增殖和迁移，为癌症预防和治疗提供了新研究角度。没时间，经费有限，咱么可以不肝实验呀，用上机器学习算法，早日拿下职称啊~PS：诺奖都认可的机器学习算法，你还犹豫啥呢？真的很适合没时间做实验，但又想发高分的你！缺少创新思路就来找果叔聊聊吧~
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往期回顾
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02 这篇NC不仅纯生信，数据还全开源！涵盖了17种肿瘤类型，36万+的TAM多样性图谱！单细胞再度起飞，属实被作者思路装到了！ |
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