单基因分析out了？NoNoNo！文章/标书双赢！安徽医科大这波亮眼操作：机器学习+公共数据挖掘，换个疾病又是一篇~

学术 2024-11-24 10:02 上海

大家好，又到了小云的“经典生信挖掘”专场。

最近一段时间，随着孟德尔随机化这股风掀起，包括临床数据库挖掘等新方向逐渐也多了起来，给很多小伙伴发文章带去了新的思路。

尽管如此，在医学基础研究领域，经典生信挖掘依然是绝对主流的思路。毕竟，以小云的观察来看，在当前的科研环境下，单纯的文章发表难度在显著降低，但是申报省级、国家级课题的竞争则更加白热化。毕竟，资源是有限的，名额是稀缺的，竞争总要有的。特别是国自然，医学口的中标率已经低于10%了，这可比很多TOP期刊的接受率都低了。

所以，更加契合“国自然”的基础研究、机制研究就更有优势了。所以从申报国自然角度来说，小云认为“经典生信挖掘”>>MR/临床数据库的。

那么小云今天分享一篇关于单基因分析与机器学习结合的文章。虽然单基因分析已广为人知，但将其与当前流行的机器学习技术相结合，可以显著提升研究的创新性和发表潜力。即使在生物信息学领域竞争激烈的今天，这种经典方法的创新应用，依然非常优秀。

这篇安徽医科大学团队新发文章就是一个经典的例子。作者利用公共数据，通过机器学习进行分子标记物筛选，其特色如下：

1.多种机器学习（ML）方法的应用。作为数据分析方法，机器学习B格满满，随着AI获得双诺奖，目前ML也是风头无两。对于各种临床模型构建，应用价值很大。与单基因分析进行整合，自然是老树开新花，创新性拉满！

2.公共数据集和湿实验双重验证。GEO数据库挖掘+免疫组化验证，属于经典的干湿结合，小云也就不再赘述了。

3.基础+临床，临床意义高。作者挖掘出关键基因，筛选标记物，构建预后模型，将基础和临床相联系，有一定的临床意义。

所以，经典就是经典，也许没有一下子万人皆知，但是具有更长久的生命力，可以更新进化，但不会被遗忘淘汰。综上，公共数据挖掘+标记物基因筛选，可以说是永不过时且行之有效的经典之法，而与机器学习结合，更能大大的提高发文竞争力。小伙伴不要错过这个思路哦，要是复现有困难就来滴滴小云寻求帮助吧，各种创新思路等你来拿！

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题目：综合生物信息学和机器学习分析鉴定ACADL是反应性间皮细胞的有效生物标志物

杂志：Am J Pathol

影响因子：4.7

发表时间：2024年4月

研究背景

恶性间皮瘤通常与石棉暴露相关，患者生存期短。诊断挑战在于肿瘤细胞与其他恶性肿瘤细胞形态相似，所以，免疫组化标志物有助于诊断。本研究利用机器学习和免疫组化，探索区分间皮瘤细胞的新生物标志物，以简化病理诊断。

数据来源

研究思路

研究者综合了三个数据集GSE2549、GSE12345和GSE51024，对比分析了正常与间皮瘤组织的基因表达差异，并进行了功能富集分析。通过三种机器学习算法：LASSO、SVM-RFE和随机森林，筛选出潜在的生物标志物。这些候选标志物在另外两个独立数据集GSE42977和GSE112154中得到了验证。最终，通过免疫组化实验，ACADL被确认为最佳的候选标志物。

主要结果

1. 基因差异表达分析

研究者整合三组数据集，分析了正常与间皮瘤细胞的基因表达差异，并通过火山图展示DEGs。构建的蛋白质互作网络揭示了核心基因如BUB1B、NCAPG和PPARG，它们与细胞增殖和代谢稳态相关。此外，标志物KIAA0101也在网络中，证实了分析的有效性。

综上所述，作者对获取的公共数据进行了差异表达分析，并证明了生物标志物筛选方法的有效性。

图1 恶性间皮瘤组织与正常组织基因差异表达分析

2.用机器学习方法筛选和验证诊断性生物标志物

作者应用三种机器学习技术：LASSO、随机森林和支持向量机，筛选出多个候选基因。通过取这些方法的交集，最终确定ACADL、EMP2、GPD1L和HMMR为潜在的诊断生物标志物。AUC分析显示这些基因具有高诊断准确性。在独立数据集中，ACADL和GPD1L在正常组织中表达高，而在恶性间皮瘤中低；HMMR则相反。EMP2的表达在两数据集中不一致。

综上所述，作者利用机器学习方法筛选潜在的诊断标记，有效地区分训练集中的正常间皮瘤细胞和间皮瘤细胞，并在验证集中得到了验证。

图2 筛选诊断性生物标志物的机器学习方法

3.免疫细胞浸润分析

研究者分析了间皮瘤与正常组织中的免疫细胞组成，发现某些细胞类型在正常组织中更丰富，而另一些在肿瘤组织中更丰富。通过计算22种免疫细胞的相关性，揭示了静息树突状细胞与嗜酸性粒细胞的正相关，以及CD8+ T细胞与CD4+记忆静息T细胞的负相关。机器学习筛选的四个标志物与免疫细胞浸润的分析显示，ACADL、EMP2和GPD1L与某些免疫细胞正相关，而HMMR则负相关。进一步分析表明，单核细胞等与ACADL表达正相关，巨噬细胞则负相关。

这说明这些基因表达的变化可能对微环境中免疫细胞的浸润产生影响。

图3免疫细胞浸润分析

4. ACADL在反应性间皮细胞中显著表达

机器学习筛选出ACADL作为间皮瘤潜在标志物。免疫组化验证显示，ACADL在正常间皮细胞中强阳性，而在恶性间皮瘤中阴性。定量分析证实其可区分正常与恶性组织，尤其在反应性间皮细胞中染色强烈。这些结果表明ACADL可以作为反应性间皮细胞的标记物。

图4 ACADL表达的免疫组化分析

文章小结

本研究利用公共数据库和机器学习筛选间皮瘤标志物，并通过实验验证。结合传统方法和新技术，提高了研究的可靠性和创新性，可以说是用来快速发文的绝佳复现模板，所以感兴趣的小伙伴可千万别错过~ps：经典的生信思路有很多，但是如此“省心”容易复刻的思路，也需要珍惜哦。并且，基础生信的文章，可以丝滑链接到国自然机制中，作为研究基础也是很香的。有课题申报需求的小伙伴，可以快点复现作为研究基础！技术受限或者周期不足的小伙伴，再或者是想在思路上拔拔高都可以滴滴小云哦~

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