现在生信发文太卷了，想发高分很难！
如果你用常规的功能富集分析、预后模型的评估等套路发文，要么低分飘过，要么直接被拒，要么就是要求补实验……
结合“机器学习”就不一样了，机器学习创新度高、上手简单、而且适用于各种研究，更容易发高分SCI！
近年来，国内三甲医院/顶级高校发文不断，机器学习相关的发文量一路狂飙！
湘雅医院团队在Nature子刊《npj Precision Oncology》（中科院一区，IF=6.8）杂志，发表了题为《Pan-cancer evaluation of regulated cell death to predict overall survival and immune checkpoint inhibitor response》（对调节性细胞死亡进行泛癌评估，以预测总体生存率和免疫检查点抑制剂反应）的原创性研究论文。研究团队假设RCD状态可作为预测恶性肿瘤患者ICI反应和总生存期（OS）的一种有前途的生物标志物，采用了10种机器学习算法的101种组合，构建了一种新的RCD生存相关特征（RCD.Sur.Sig），用于预测OS。
那什么是机器学习呢？
说到机器学习，其实可以简单理解为一种数据分析的方法。
机器学习是一种人工智能的分支，它使计算机能够通过数据和经验来学习和改进，而无需明确编程。它使用算法和统计模型来分析数据，识别模式，并根据之前的经验做出预测或做出决策。
当下，机器学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、预测分析等领域。
但机器学习不仅是某些高大上的科学家的研究工具，也是我们医学生冲击高分SCI的利器。
在生信文献中，机器学习主要负责构建各种临床模型，和各种生信套路相结合，强强联手，能轻松拿下更高分的期刊！
一般来说，机器学习可以结合HRD数据建立临床预测模型，可以结合非肿瘤研究其致病机理，而NC算法更是将多种机器学习算法相结合进行的分析。
吃透它，量产SCI也不是没可能~
那如何才能从0到1入门机器学习呢？
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有同学哭诉：“😭机器学习太难了！学了3个月了，每天都花无数个小时去搞懂预处理和评估相关的代码，结果现在还是搞不懂如何让这些ML代码跑起来！”
同学啊，一定要记住：干啥都不能死磕！
AI这么好用的“科研助手”，你怎么能不会用呢？！
学会用“AI”来辅助！只需正确使用提示词，不仅能让机器学习建模变得不再困难，还能大大提高我们的机器学习发文效率。
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写在最后：
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