今天刷着刷着，哎！还真发现一篇好文，复现难度基本没有，果叔知道这就是大家一直在苦苦追求的发文思路，主要是发文速度相当给力，这篇0实验低成本的好思路拿到手，除了偷着乐，得抓紧实操啊！虽然IF是6分，但它是Q1啊，评奖学金+毕业妥妥够了~果叔带着你赶紧深入学习一波~这篇文章聚焦于扩张型心肌病（DCM）相关基因以及内分泌干扰化学物质（EDCs）的研究。作者利用机器学习和生物信息学方法，通过挖掘基因表达综合数据库（GEO）的数据，构建了预测模型和相关网络，为进一步理解 DCM 的发病机制以及 EDCs 的影响提供了新的视角和依据。果叔掐指一算，你是不是正在为课题设计发愁？对生信分析感到迷茫？这篇文章或许能给你一些启发，它详细介绍了从数据收集、差异表达基因识别，到关键基因筛选和模型建立的全过程。而且还探讨了环境因素（EDCs）对疾病的影响，这可是当下研究的热点方向哦！PS：如果你也想利用机器学习，设计出高质量课题，不妨了解一下果叔的学习课程，超多方向可选，最近免费送噢！要是数据分析电脑硬件不给力，果叔的服务器也能给你舒服的体验哦，问题都解决了才能顺利科研！快来滴滴果叔评估设计吧~线上课程教学
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题目：通过生物信息学和机器学习鉴定靶向DCM相关关键基因的内分泌干扰物杂志：Ecotoxicol Environ Saf公众号后台回复“111”领取文献资料，文件编号：241013
扩张型心肌病（DCM）是导致心力衰竭的主因之一，其发病机制涉及遗传和环境因素。内分泌干扰化学物质（EDCs）可影响多种器官，但对其通过基因影响心脏病的研究不足。利用机器学习和生物信息学方法识别与 DCM 相关的关键基因，并构建预测模型。基于关键基因构建 DCM 相关的 EDCs - 关键基因网络，识别与 DCM 相关的 EDCs，探讨环境内分泌干扰物与 DCM 之间的关联。从 GEO 数据库下载 GSE141910 数据集，包含 161 例 DCM 患者的衰竭样本和 161 例健康供体的非衰竭样本，通过高通量测序进行 RNA - seq 表达谱分析。① 如何识别与扩张型心肌病（DCM）相关的关键基因？② 环境内分泌干扰化学物质（EDCs）如何通过这些关键基因影响 DCM 的发生和发展？通过 GEO2R 和筛选标准，共识别出 2174 个 DEGs，其中 1255 个上调，919 个下调。 图1 扩张型心肌病（DCM）中的差异表达基因（DEG）GO 富集分析中，前 50 包括 23 个生物过程、18 个细胞成分和 9 个分子功能。KEGG 富集分析显示，DEGs 在癌症、PI3K - Akt 信号通路、细胞因子 - 细胞因子受体相互作用等通路中起关键作用。 通过 mRMR 筛选出的前 100 个基因中，在患者组中有 56 个基因上调，44 个基因下调。最终，LASSO 选择了 6 个重要基因（IL1RL1、SEZ6L、SFRP4、COL22A1、RNASE2、HBB）构建预测 DCM 的模型，模型在训练集和验证集上的 AUC 值分别为 0.998 和 0.980，准确率、召回率等指标良好。基于预测模型构建了列线图，6 个基因在患者组和正常组之间表达差异显著。 ② 探究 EDCs 通过关键基因对 DCM 的影响EDCs 影响了 6 个关键基因，通过构建网络发现，根据 CTD，有 79 种内分泌干扰物与关键基因相关，其中 75 种已与 DCM 相关，4 种（3,4 - 二氯苯胺、杀螟松、芘和异丙隆）尚未与 DCM 相关。 下载 EDCs 数据，筛选出与关键基因相关的 EDCs，构建 EDCs - 基因 - DCM 网络，分析 EDCs 对 DCM 的潜在影响。① 该研究利用 mRMR 和 LASSO 逻辑回归筛选并验证了 6 个关键基因，这些基因在 DCM 中具有重要作用。② 通过分析基因 - 化合物相互作用，发现 79 种内分泌干扰物与这些基因相关，其中 4 种为新发现与 DCM 相关的 EDCs。③ 研究表明机器学习方法在预测 DCM 方面具有可行性，同时强调了 EDCs 可能影响 DCM 的发生和发展。PS：想复现来找果叔，为您提供专业支持！拥有丰富的经验和专业的团队，能够精准把握每一个实验细节。从数据收集到模型建立，从基因筛选到网络构建，无论是生物信息学分析，还是实验设计与操作，果叔都能满足您的预期~快来滴滴了解吧！为促进前沿研究的传播和交流，我们建立了专业交流群，长按下方二维码，即可添加小编微信进群，添加微信时请备注：学校/专业/姓名，如果是PI/教授，还请注明。
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