大家国庆节快乐呀！希望挑圈联靠的内容能够帮助大家顺利发表SCI，更加开心！昨天我们说到列线图和网站应用两种临床预测的可视化形势，留了一个Shiny+生信公开数据库发文情况的钩子，今天就来带大家一起分析一下它们和使用常规机器学习思路发表的文章有什么不同吧。期刊数太多，怕大家挑花眼，鳄梨就挑选了两本代表性期刊Journal of Translational Medicine和eClinicalMedicine，集中看一看吧。
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Journal of Translational Medicine
影响因子：6.1
自引率：1.60%
年文章数：871
JCR分区：MEDICINE, RESEARCH & EXPERIMENTAL（Q1）
中科院分区：医学2区Top
平均审稿速度：提交-接收86天
是否OA：是
文章处理费：USD3790
01
常规思路
鉴定出免疫冷热型胰腺癌的差异表达基因后，建立并验证了不同分组中患者的预后特征。随后，又进行了miRNA共表达分析，使用五种机器学习方法进行重要性预测；还加上了分子对接、单细胞测序和免疫组化分析，可谓齐上阵了。
使用了LASSO和SVM-RFE两种算法进行基因筛选，还建立了小鼠模型。
这篇观察性研究篇幅精简，对线性和非线性模型进行测试比较后确定采用非线性模型。但时间持续较长，T0-T8之间时间跨度超过两年，需要自行收集数据。
这三篇肿瘤/非肿瘤/临床观察方面颇具代表性的最新研究，有没有让你形成对机器学习思路所需工作量的初步认识呢？它们或多或少都需要实验验证或临床参与，和设想中纯生信足不出户发SCI的景象差别还是挺大的。
02
搭建在线工具
这篇正文的图表内容是两张基线表-三张ROC-SHAP分析-模型性能比较-网络计算器效果展示。一台电脑，两张表格，六张结果图，确实做到了0实验发Top期刊！感兴趣的朋友们记得4号（星期五）来看我们的讲解哦，接下来再看看我们的一区Top工作量如何吧。
eClinicalMedicine
影响因子：9.6
自引率：0.00%
年文章数：511
JCR分区：MEDICINE, GENERAL & INTERNAL（Q1）
中科院分区：医学1区Top
平均审稿速度：3-7个月不等
是否OA：是
文章处理费：USD5000
篇幅所限，我们讲短一点，接着上文提到的SHAP分析，看看同一期刊两篇使用了SHAP分析的文献有什么不同。
SHAP是一种事后解释机器学习模型，并对解释结果进行可视化的方法，核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献，再从全局和局部两个层面解释“黑盒模型”。
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01
常规思路
02
搭建在线工具
我们可以看到，发在相同期刊上的两篇文章，同样使用机器学习+SHAP解释，但样本量相差十倍。这和研究疾病的取样难度有关（胰岛素抵抗vs危重症儿童的急性肾损伤），而回归研究本身，最直接相关的就是运算和搭建难度的下降。如果好奇机器学习+在线工具搭建的结合使用了上千、上万级别的样本量，能够有什么样的SCI发表上限，记得关注2-3号的两篇高分文献拆解哦。
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恭喜你看到这里！开始对机器学习支持的模型可视化产生更系统的认识，这个长假也不算虚度了~但是，离SCI的顺利发表，还是有一定距离！想要获得实用的指导，把蓝海思路好好利用起来，就现在添加雪球老师，回复“个性化”做订制吧。或者先回复“1”进“卷卷新套路”直播群也可以，黄金周的黄金直播期待你来互动！
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10/02 - 文献解读（一）（影响因子超过30！）
10/03 - 文献解读（二）（这样就能10+？）
10/04 - 文献解读（三）（还真能加分！）
10/05 - 搭建工具介绍（要代码大牛才行吗？）
10/06 - 自建数据库介绍
10/07 - 雪球百宝箱（期待你来挖宝！）
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