不过它在大类上被中科院划分为化学二区，小类上属于化学，综合二区，Top期刊。所以生物医学也能投，确实取了个巧，差异化竞争了属于是，大家也可借鉴这个投稿思路。
好的，酸溜溜的小记者心理平衡了一点点，虽然小孩哥本科就发了5.6分的二区Top，但是在投稿上用了点技巧哈（技巧不错，码住了）。不过再怎么着能发5.6分光凭投稿技巧也不够啊，肯定有两把刷子，下面就和小记者一起说道说道这篇文章吧！
题目：预测卵巢癌预后、免疫治疗反应和候选药物的代谢相关基因预后指数
杂志：Journal of Chemical Information and Modeling
影响因子：IF=5.6
发表时间：2024年1月
首先，咱们先看下这篇文章的选题：开发和验证一个基于代谢相关基因的预后指数，用于预测卵巢癌的预后、免疫治疗反应和可能的候选药物。
这个选题比较常规，预后模型这做的人可太多啦，选择的肿瘤也是卵巢癌这个卷王方向，不小众。亮点是在基因集上创新了，用到了“代谢重编程”这个国自然热点。可见选题蹭研究热点是非常重要的一环，可以达到事半功倍的效果（选题把握不准，可以找小记者。咱么可以做方案评估和方案设计）。
其次，咱们看下本文的技术路线：
这个图做的挺好看的，就是有点商务风，如果再简洁一些就更好了。从技术路线上我们可以概括出本研究的分析思路：
1.鉴定与卵巢癌肿瘤分期相关的共表达代谢模块：
①利用加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别与卵巢癌肿瘤分期相关的代谢基因共表达模块。
②结合来自KEGG、Reactome、BRENDA、Human-GEM等多个数据库的代谢相关基因（MRGs）。
③通过模块特征基因与临床特征的相关性分析，找出与肿瘤分期相关的模块。
2.构建并验证代谢相关基因预后指数（MRGPI）：
①通过单变量Cox回归分析筛选与生存相关的MRGs。
②使用逐步Cox回归分析确定独立预后生物标志物，并构建MRGPI模型。
③计算每个患者的MRGPI得分，并将患者分为高MRGPI和低MRGPI两组。
④使用Kaplan-Meier分析和ROC曲线下面积（AUC）来验证MRGPI的预后价值。
3.表征MRGPI亚组之间的多维特征差异：
①分析MRGPI不同亚组的分子特征，包括代谢途径、信号传导、免疫调节等。
②利用基因组变异分析工具（如maftools）描述高/低MRGPI亚组中的突变特征。
③评估不同MRGPI亚组的免疫表型，包括免疫细胞浸润水平和癌症免疫循环活性。
4.识别不同MRGPI亚组患者的个性化治疗策略：
①通过药物敏感性数据分析，识别对高MRGPI患者可能有效的候选药物。
②使用药物反应数据和机器学习模型（如ridge regression）评估候选药物的敏感性。
③通过分子对接方法（如LibDock）分析候选药物与代谢相关蛋白的相互作用。
④利用药物的药代动力学和安全性（ADMET属性）评估候选药物的临床潜力。
⑤探索MRGPI亚组对免疫检查点阻断治疗（如抗PD-1治疗）的反应。
（可以看到用到的生信方法还是很丰富的，这些方法小记者这里也是都可以做的，想做完整分析或者部分分析的朋友可以直接联系小记者）。
别忘了顺便看下数据来源，这关系到成本问题！
从四个不同的数据库（KEGG、Reactome、BRENDA和Human-GEM）中下载并整合了3936个与代谢相关的基因；从TCGA和GEO（GSE26712和GSE9891）获取了卵巢癌患者的数据。
可以的，数据都是公开获取的，成本低。（想用公共数据或者结合自测数据，或者自测数据个性化重分析，小记者这里都是可以满足的！）
最后看下结果做的怎么样？
1.OC共表达的代谢模块显示与肿瘤分期相关的特征
图2鉴定与肿瘤分期相关的共表达代谢基因模块
2.代谢相关基因预后指数按特定预后特征划分患者群体
图3MRGPI模型的构建与评价
3.MRGPI亚群的异常分子特征和基因组变异
图4MRGPI模型的验证
4.低MRGPI组表现出高水平的免疫细胞浸润
图5MRGPI亚群的分子和突变特征
5.低MRGPI患者从抗PD-1免疫治疗中受益
图6MRGPI亚群的肿瘤免疫微环境
图7MRGPI亚组对免疫治疗的敏感性
6.针对高MRGPI人群的候选药物
图8高MRGPI患者潜在治疗药物的鉴定
小结
这篇纯生信内容做的很丰富，图也都做的很漂亮，没有特别板，一看就加入了个人审美哈。本科生发这样一篇纯生信小记者那是羡慕啊，这5.6分硕士拿来毕业都妥妥的啦。分析虽多，复现起来还是不难的。但是自己设计的时候还是不能照搬的，每个方案都肯定有个性化的地方嘛。最后小记者照例欢迎大家来咨询方案设计和个性化分析，服务器租赁服务也十分给力哦，还有海量生信课程，主打一个你要什么咱就有什么！
