沾边就收的医学1区TOP刊!审稿快,无版面费!华南理工团队“101种机器学习算法+药物筛选”,一发一个准!

文摘   2024-10-28 19:02   上海  

不得不说,纯生信友好的1区TOP期刊,得且行且珍惜了!
生信路今天给大家推荐的就是这样的一个期刊!
Cancer Letters,肿瘤领域的中科院一区TOP刊,最新影响因子在9.1分!
除了审稿快(1-2个月),国人友好(国人占比70%),接受率高(超过50%),无版面费外,该期刊还是TOP期刊中少有的生信友好期刊!
老规矩,生信路还是从该期刊中找一篇典型文章,该文章不仅生信友好,同时研究思路更适合复现,千万不要错过!
该文章来自于华南理工大学的卢建明教授团队,作者利用机器学习算法,探讨前列腺癌复发。研究团队汇集全球12个研究队列,共计1662前列腺癌患者的数据,运用10种机器学习技术,开发出101种算法模型,预测效果显著,实验设计可复现性强!
PS:纯分析目前发文压力较大,一方面需要分析思路有创新,就像这篇,多队列+101种机器学习算法;同时还要定位准确,找到好期刊(Cancer Letters)。作为生信友好文章,有兴趣复现本文思路的小伙伴,滴滴生信路吧,可以根据你的方向,进行个性化的数据查询和分析评估哦。


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l题目:识别一个9个基因的特征,以增强原发性前列腺癌的生化复发预测:一项使用10种机器学习方法和12个患者队列的基准研究
l杂志:Cancer Letters
l影响因子:9.1
l发表时间:2024年9月

公众号后台回复“888"领取文献,文献编号:241028

研究背景          
前列腺癌(PCa)是男性常见恶性肿瘤,根治手术后的生化复发(BCR)是治疗策略的重要转折点。现有参数在风险评估和治疗选择上不足,研究者通过整合多中心数据和机器学习技术开发新预后模型。
数据来源    
研究思路
主要结果
1、BCR SCR 模型的构建    
研究者运用单变量Cox分析,从7个队列中筛选出11个前列腺癌复发相关基因。以TCGA-PRAD为训练集,其他6队列为验证集,构建101个预后模型,发现Lasso+RSF和CoxBoost+RSF组合模型C指数最高。
图1 基于机器学习的签名的构建
2、BCR SCR 模型的预后价值
研究者基于最佳截断值,将临床样本划分为高、低BCR SCR组,发现高组BCR时间显著短于低组。通过ROC分析,TCGA-PRAD队列3年、5年、8年预测的AUC值都更高。    
图2 BCR SCR 的预后价值
3、BCR SCR 在中国人群中的预后价值
鉴于BCR SCR模型主要基于欧美人群构建,其在中国人群的预测效果未知。研究团队用上海队列检验了BCR SCR的预测能力,发现高BCR SCR组的BCR发生时间显著提前,且BCR SCR是PCa BCR的独立风险因子。    
图3 中国队列验证
4、BCR SCR 对根治性放疗的预测价值
研究团队分析了BCR SCR在前列腺癌放疗中的预后作用。对贝尔法斯特队列分析结果显示,高BCR SCR组患者更易早期复发和转移。尽管BCR发生与否对BCR SCR无显著影响,但BCR患者的BCR SCR值较高。    
4 根治性放疗中的 BCR SCR 和敏感性药物预测
文章小结
本研究可谓占尽天时地利,既选择生信友好的期刊,同时,基于对队列+101种机器学习算法等多个关键创新点,成功实现了生信友好发文。当前,常规的、套路型的纯生信挖掘,发文出现一定困难,很多时候,都需要或多或少的添加实验。那么,如果你还想获取“纯分析”的红利,就需要在分析思路和方法,甚至是分析工作量上有所突破。对于缺乏创新思路或者技术受限的小伙伴,欢迎滴滴生信路,高创新性的纯分析思路,带你体验0实验发文的快感!

生信路有话说



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