后台有小伙伴说单细胞不好发高分，让光宝支支招。
那确实是，单细胞出来也好几年了，如果只做数据挖掘，发发3-5分还行，想要发到8分+，甚至10分+，很多时候就需要机制实验了。
那光宝今天给大家推荐一个例外的，纯分析，0实验，就发到了12.4分的Theranostics，很有搞头吧（ps：Theranostics不仅分数高，接收纯生信，而且审稿还很快。有高质量研究，而且关注周期的小伙伴，多关注下这个期刊哦！）
那么，这篇纯分析的文章如何能发到12分了？？
1.多重数据挖掘
文中用到了TCGA和GEO数据库中，共计39个数据集，包含 scRNA - seq、空间组学测序、bulk-seq以及多种前列腺癌相关临床数据；
2.机器学习算法以及严谨的数据验证
1）采用多种先进算法，包括基因表达分析、富集分析、机器学习算法等，进行数据处理和模型构建。
2）使用多个独立的验证数据集，包括不同来源的 scRNA - seq 数据和空间转录组数据，对模型进行全面验证。
纯生信还能发吗？想必这篇文章给了我们答案。只要数据选的够（多组学，单细胞/空转），方法用的多（机器学习），不仅能发，还能1区TOP！光宝有超多惊喜，扫码联系，新颖思路任你选，个性化定制助你发文，快抓住机会，成为科研界的 “顶流”！
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题目：单细胞和大量转录组学的综合分析开发了预测前列腺癌症进展的强大神经内分泌细胞内在特征
杂志：Theranostics
影响因子：IF=12.4
发表时间：2024年1月
研究背景
前列腺癌中，神经内分泌亚型(NEPC)致死率高。新一代测序虽揭示分子特征，但基因集差异大。本研究通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)构建模型，旨在开发特异性NEPC标记物，以提高诊断准确性，监测疾病进展。
数据来源
研究思路
主要结果
1. 先前的 NEPC 基因集一致性低且有效性差
整理神经内分泌标记基因（Neuroendocrine, NE），通过单细胞测序验证其敏感性和效果。分析揭示超半数NE标志物在非NE肿瘤细胞中也有表达，且高重叠基因表达量低，有效性不足。AUCell分析显示多数基因集特异性差，表明现有NE基因集一致性和有效性较低。
图 1：scRNA - seq 分析展现已发表 NEPC 基因集的低敏低效特征
2. 基于 scRNA - seq 和批量 RNA - seq meta 数据构建 NEPC 分类器
研究发现NEPC特异的587个上调和184个下调基因。通过与NE细胞的DEGs比对，筛选出关键基因集。利用7种机器学习算法和ssGSEA方法构建模型，评估NEPC风险。NE_UP_DN_ssGSEA等模型表现最佳，被选为NEPC风险评估工具（NEPAL）。
图2：人工智能衍生的 NEPC 风险预测模型的构建
3. NEPAL 在前列腺癌实验模型的应用
通过前列腺癌模型验证NEPAL模型，结果显示NEPAL评分与AR/NE状态变化及NE标志物表达密切相关。在GSE69903小鼠数据集中表现一致，最新RNA-seq数据再次证实NEPAL预测NEPC的高准确性，确认其作为NEPC鉴别工具的潜力。
图3 NEPAL在前列腺癌实验模型中的应用
4. NEPAL 的预后价值及生物学相关性
利用10个数据集验证NEPAL预后效能，发现其能显著区分HSPC患者的BCR和晚期PCa的OS。与20个预后模型及传统临床指标比较，NEPAL的C指数在10个PCa队列中均表现更佳。NEPAL风险评分与谱系可塑性通路活性和晚期PCa标志物显著相关。
图4 人PCa数据库中与 NEPAL 相关的预后及分子特征
文章小结
综上，本文依靠丰富的公共数据集+多样的机器学习算法+验证模型的应用，成功构建NEPC风险预测模型，并发表在12分+的期刊上。良好的期刊选择+创新性的选题+丰富的分析方法，3者合力就能成就一篇优秀的研究！如果你也想发高分纯生信文章，那这篇文章就是最好的模版，不要犹豫，联系光宝吧！
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