关注的研究领域包括：新疗法的临床试验，药理学研究，以及预测治疗应答或耐药的分子改变或生物标志物。中科院1区TOP期刊，国人发文量排名第五，审稿周期一般3-5个月左右，是一本癌症研究领域的高质量期刊。下面带大家一起看看这篇发表在这本期刊上的纯生信思路。 胃癌是一种侵袭性和致命性疾病。各种复杂的多组学分子分类系统已经被开发出来用于胃癌，例如由癌症基因组图谱计划（TCGA）、亚洲癌症研究小组（ACRG）和肿瘤微环境（TME）评分提出的分类系统。本研究对TCGA、ACRG和TME评分提出的分子分类系统进行了综合分析，以确定哪些分类方案最有希望在随后的转化研究中采用。 ▶研究思路1）通过对TCGA、ACRG和TME亚型进行10倍嵌套交叉验证，建立了监督式机器学习分类器，并将其应用于来自11个独立公开数据集的2202名胃癌患者。2）采用多变量Cox比例风险模型评估总生存率。3）采用倾向评分匹配分析评估辅助化疗对分子亚型的亚组效应。4）利用接受免疫治疗的转移性胃癌的公开外部样本进行验证。 ▶亮点总结构思新颖：首次通过整合分析了三种不同的分子分类系统——TCGA、ACRG和TME——来识别在胃癌中最具前景的分类方案。方法创新：利用监督机器学习分类器对来自11个不同公共数据集的2202例胃癌患者进行分类，分析方法在胃癌研究中较为新颖。外部验证：文章还提供了TME评分在预测胃癌患者对免疫治疗反应方面的外部验证。 该研究一改我们常见的预后模型的套路，通过新颖的构思和创新的分析方法，为我们呈现了一篇精彩的纯生信文章。动手能力强的宝子可以尝试换个疾病复现一篇，担心数据量大电脑卡顿的可以试用一下馆长的生信服务器。不会分析的放心交给馆长就行，从方案定制到生信分析，一站式帮你全部搞定！
