机器学习从刚出现就很火,现在又有了双诺奖傍身,那是更火了,搞科研的都想分一杯羹,再不会机器学习可就out了···再说说机器学习的发文潜力,它可是个提分利器,任何简单生信分析中加上机器学习,分析层次立马就上去了,分数自然就高了。还在观望的朋友可别再犹豫了,赶紧用上机器学习发文章才是正道!小云可不忽悠人,直接上文章实例:这篇文章是机器学习联合单细胞分析,发到了1区7.7分的生信友好宝藏刊(International Journal of Biological Macromolecules)上,1个多月就接受,性价比超高,还容易复现!1.选题新颖:该研究选择脓毒症诱导的急性肺损伤作为目标疾病,并发症的研究相对少一些,具备一定的新颖性2.思路创新:该研究利用12种机器学习算法+单细胞分析来区分脓毒症-ALI和脓毒症,再加上简单的动物模型表达验证,全面地了解脓毒症诱导ALI的分子机制,描述其动态病理过程。3.杂志选择:International Journal of Biological Macromolecules杂志,中科院1区,IF7.7分,纯生信友好,审稿快,发文量大,国人友好,还可以选0版面费发表,期刊选的好,文章发的高!文章从选题到思路设计和分析都有其创新性,趁着机器学习大火,换个疾病-并发症,模仿这个思路就能发一篇,1个多月就接受,速度、分数都很不错!做课题没想法?想实践没条件?找小云!创新思路设计、个性化生信分析方案定制,你所需的服务我应有尽有,欢迎来询~
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题目:脓毒症诱导的急性肺损伤进展的基本血液分子特征:整合生物信息学、单细胞RNA序列和机器学习分析杂志:IJBM(IF=7.7)日期:2024年10月研究背景脓毒症诱导的急性肺损伤(脓毒症-ALI)是脓毒症的一种严重并发症,其特征在于炎症、内皮功能障碍、氧化应激和气体交换受损。脓毒症-ALI 导致的死亡率约为40 %,早期识别和积极管理对改善结果至关重要。了解急性肺损伤的机制,识别和表征急性肺损伤进展的生物标志物,有助于指导有效的治疗策略,改善患者的预后。数据来源研究思路首先获取ALI相关基因,并计算ALI评分,评估其分层作用。利用WGCNA分析和差异基因分析获得脓毒症中与 ALI 相关的基因,PPI网络分析识别中枢基因。根据中枢基因进行无监督聚类分析,比较两亚型间的ALI 评分和免疫浸润水平差异。进一步分析hub基因与ALI评分的相关性,获得7个脓毒症中与 ALI 相关的核心中枢基因,然后利用单细胞数据分析7个基因在细胞亚型上的表达和分布。利用 12 种机器学习算法的组合来选择最佳核心中枢基因,根据AUC值选择7-基因模型和简洁3-基因模型作为区分脓毒症-ALI和脓毒症的最佳模型。最后在动物模型上验证核心中枢基因的表达。图1:研究流程图主要结果1. ALI评分的计算和分析从 GeneCard 数据库中提取了精选的前 200 个 ALI 相关基因,并使用 ssGSEA 分析和数据集GSE10474计算 ALI 基因富集分数(ALI分数)。结果显示,在脓毒症组和脓毒症-ALI 患者组之间ALI相关基因的表达和ALI评分有显著差异,表明 ALI 评分可用于脓毒症-ALI 和脓毒症的分层(图2)。图2:ALI评分的计算和分析2. 脓毒症中与急性肺损伤相关中枢基因的鉴定和分析首先使用数据集 GSE154918 进行了 WGCNA 分析识别与脓毒症和ALI评分显著相关的基因模块,发现Greenyellow 和 Brown4 模块与脓毒症-ALI最相关(图3)。进一步分析了GSE154918 数据集的脓毒症组与健康对照组中的DEGs,将DEGs、Greenyellow 和Brown4 模块基因取交集,共鉴定出 463 个共同基因作为脓毒症中与 ALI 相关的基因。PPI网络分析识别到88个hub基因作为脓毒症中 ALI 相关的中枢基因(图4)。(ps:生信想做的又快又好?一定得用服务器!生信舟提供服务器租赁服务,想要免费试用直接联系小云,双11还有超多优惠等你来询)图3:WGCNA分析图4:脓毒症中 ALI 相关中枢基因的鉴定3. 基于中枢基因的分型分析使用数据集 GSE66890 根据88 个中枢基因的表达水平进行了无监督聚类分析,聚类为2个亚型。比较两个亚型间的ALI评分和免疫浸润情况,结果显示聚类 1 表现出显著较低的 ALI 评分(图5),聚类 1 的细胞毒性评分、免疫评 分、基质评分和微环境评分显著高于聚类 2(图6)。图5:聚类分析图6:免疫浸润分析4. 脓毒症中ALI相关核心中枢基因的鉴定和分析为了进一步验证 hub 基因与脓毒症 ALI 的相关性,作者分析了 hub 基因与的ALI 评分之间的相关性,获得了7个脓毒症中与 ALI 相关的核心中枢基因(图7)。随后在单细胞数据集中检测7个基因在不同细胞亚型上的分布和表达。结果表明,TNFRSF1A 在单核细胞和 NK 细胞中高频率表达。NFKB1 在 T 细胞、单核细胞、NK 细胞和 B 细胞 中高频率表达(图8)。图7:脓毒症中ALI相关核心中枢基因的鉴定图8:核心中枢基因的单细胞分析5. 区分脓毒症-急性肺损伤和脓毒症的核心中枢基因优化利用12种机器学习算法的组合来选择最佳核心中枢基因以区分脓毒症-ALI 和脓毒症,并使用训练数据集 GSE32707 计算与AUC值,根据AUC值排序选择最佳模型。最终选择7-基因模型作为区分脓毒症-ALI 和脓毒症的强有力的模型,3-基因模型在性能和简洁性方面是区分脓毒症- ALI 和脓毒症的最佳模型(表2)。最后作者建立了 LPS 诱导的脓毒症小鼠模型,验证了以上确定的 7 个潜在生物标志物的表达(图10)。表2:区分脓毒症- ALI 和脓毒症的模型优化图9:基因表达验证小结这篇文章的内容非常丰富,选题和思路设计具有创新性,工作量较大,但单个分析并不复杂,还是比较容易复现的。换个疾病并发症,还能模仿它再发一篇,另外IJBM这个杂志也很不错,超级适合毕业党发文!你说,选题方向搞不定拿不准?还想不费力的发高分文章?找小云!专业的思路设计和生信分析团队为您提供1V1的方案定制服务,有需要随时联系~