光宝今天筛选到一个“冰火两重天”的期刊，数据看着还可以，但好像又有点小隐患，放出来大家一起来评价看吧。这个期刊就是CNS Neuroscience&Therapeutics
先说一下积极的点：
院士坐镇（由高天明院士担任名誉主编）
国人友好，接受率高（官方给出的录用率仅有20%，，但网友分享的录用比例高达75%，录用难度不高）
年发文数适中（由之前每年100篇左右，去年已涨至443篇）
审稿速度适中（网友经验分享审稿速度约2个月）
有隐患的点：
影响因子波动（由最高的7分，目前已回落至4.8分，与发文量暴涨紧密相关）
降区（虽然仍是中科院医学一区，但已经非TOP了，并且在小类上掉到2区）
版面费（OA期刊，$3,940 USD，约2.8万元，还是比较高的）
综上，作为曾经的中科院1区TOP期刊，出道时质量口碑应该不错的。但是随着近年来显著的扩刊，质量方面可能有些下降，影响因子也有变化。对于更加关注分区的小伙伴来说，4分+的1区可不算太多，需要综合考虑下进行决策了。
那么期刊文章质量到底如何，是否真的好发？光宝给大家找了一篇7月份发布的范文，由浙大团队所完成。作者关注于血清代谢学和脂质组学与支架内再狭窄（ISR）的相关性。利用机器学习方法识别预后相关代谢物。
PS：CNS Neuroscience&Therapeutics虽然分数有下降，但毕竟是中科院一区，且投稿难度先对较低，如果单位对分区要求较高，不失为一个好的选择，小伙伴根据自己的需求考虑。同时，组学数据+机器学习，为当前各种生信挖掘的TOP级热点思路！更关键的是，还可以利用公共数据，极大降低研究成本和风险。换种疾病又是一个创新点，光宝小小点拨，你是否有更多的思路了呢？如果对此研究设计思路感兴趣，又不知如何下手，欢迎联系光宝，思路设计，数据库挖掘，统计分析我统统可以提供全方位帮助哦！
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²题目：支架内再狭窄患者代谢组和脂质组的改变
²杂志：CNS Neuroscience&Therapeutics
²发表时间：2024年7月
公众号回复【999】领取原文PDF文献，文献编号：241017
研究背景
脑卒中是中国的主要死因，全球第二。颅内动脉粥样硬化性狭窄（ICAS）患病率多变，约3%患者发生支架内再狭窄（ISR），机制不明。代谢物异常与细胞损伤相关，影响脑功能，揭示ISR与非ISR的代谢差异对治疗至关重要。
数据来源
此研究选取浙江大学医学院附属医院神经内科21例短暂性脑出血或缺血性脑卒中后接受支架植入术的患者，周期为2020年9月至2021年12月，具体临床和人口统计学特征见表1。
表1 患者基线特征
研究思路
本研究筛选合格患者，提取血清样本中的代谢物和脂质，通过多反应检测（MRM）模式鉴定并定量脂质。利用超高效液相色谱分离样本，采用R软件进行统计分析，结合多种统计方法分析差异并筛选生物标志物。
研究结果
1.NR和ISR患者血清的非靶向代谢组学分析
研究采集患者的空腹血清样本，进行非靶向代谢组分析，识别出769个代谢物。PCA模型和聚类分析显示样本可分两组。火山分析揭示ISR患者可能存在蛋氨酸代谢障碍。PLS-DA识别出43种关键代谢物，整体通路分析显示ISR患者苯丙氨酸代谢上调，而氨酰基-tRNA生物合成等途径下调显著。
图1 基于非靶向代谢组学的NR和ISR组血清代谢组
2.脂质组学分析区分ISR患者与NR患者
研究通过靶向脂质组学分析了患者的脂质代谢，识别出24类576种脂质。PCA模型基于脂质浓度将样本分为两组，但亚类间无显著差异。与NR患者相比，ISR患者的TAG和DAG脂质减少，火山分析识别出24种显著变化的脂质。脂质本体富集分析显示ISR患者脂质在ER和甘油磷酸胆碱中显著增加，可能关联内皮细胞异常增殖。
图2 基于脂质组学的NR和ISR组血清脂质分析
3.鉴定用于预测 ISR 的潜在血液生物标志物
本研究筛选出16种代谢物和20种脂质，其在ISR与NR患者中水平差异显著。通过分析代谢物和脂质浓度与再狭窄率的相关性，评估了它们作为生物标志物的潜力。逻辑回归和ROC曲线分析验证了模型效能。研究还开发了弹性网络回归模型，准确预测ISR风险。
图3 鉴定用于区分ISR的候选生物标志物
文章小结
本研究首次结合代谢组学和脂质组学分析NR与ISR患者血清，运用机器学习和统计方法预测代谢物，揭示关键代谢途径异常可能是病理进程的重要因素。
PS：CNS Neuroscience&Therapeutics特别适合对文章分区要求较高的小伙伴，如果主题方向合适，可以投稿尝试下。
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