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1、精准的数据挖掘与模型构建：这项研究巧妙地利用了NHANES数据库，通过机器学习方法构建了一个可解释的预测模型。研究团队不仅筛选出了与CVD风险密切相关的重金属特征变量，还通过随机森林、决策树和AdaBoost等多种机器学习算法，构建了六个预测模型。这种综合运用多种算法的方法，不仅提升研究的精准性和可信性，还体现该预测模型研究向临床应用的转化的潜力之大。
2、深度的模型解释与应用：研究中不仅关注模型的预测能力，还通过特征重要性分析、部分依赖图（PDP）和SHAP值等方法，增强了模型的可解释性。这些方法不仅帮助研究者深入理解了模型的决策过程，还为临床提供了个性化的患者护理和资源分配的宝贵见解。这种深度的模型解释和应用，不仅提升了研究的科学价值，还无疑会使其在众多研究成果中脱颖而出，也更容易获得审稿人的青睐哦！
PS：机器学习结合SHAP建模的流行趋势已经开始显现，对于想要抓住这一机遇的研究者来说，模仿这篇文献的思路再发表一篇论文是个不错的选择。有想法的研究者应该尽快行动起来！如果你在课题设计上缺乏思路，不妨来找馆长帮忙，可以满足你的各种需求，欢迎随时咨询！
题目：预测暴露于重金属的成年人患心血管疾病的风险：可解释的机器学习
杂志：Ecotoxicology and Environmental Safety
影响因子：IF=6.2
发表时间：2024年12月
研究背景
重金属，如铅、汞、镉及砷，因工业化和城市化加速被释放到环境中，污染农作物，影响民众健康。重金属暴露与心血管疾病风险增加相关，但现有信息不足以临床应用。本研究旨在使用机器学习算法构建CVD预测模型，结合可解释AI技术，提高临床对重金属暴露相关风险的理解。
数据来源
本研究的数据来源于美国国家健康与营养调查（NHANES）的七个连续周期，共涉及71,508名参与者。在排除了20岁以下人群（31,837人）、缺少血液和尿液金属浓度数据的个体（21,818人）以及缺少协变量信息的个体（12,803人）后，最终纳入分析的参与者共有4600人。
研究思路
本研究首先利用LASSO回归方法筛选与心血管疾病相关的重金属特征变量，然后构建了包括随机森林、决策树、梯度提升决策树、k-最近邻、支持向量机和AdaBoost在内的六种机器学习模型，以预测重金属暴露与心血管疾病之间的关系。接着，通过特征重要性分析、部分依赖图以及SHAP值等解释性方法，提高了模型的可解释性，识别出尿镉、血铅、尿铊和尿钨等关键重金属，并分析了它们对心血管疾病风险的单独和协同影响。（想要生信快速成文，离不了生信服务器的强助攻！尤其是机器学习需要处理大量数据，更离不了生信服务器这个硬装备，需要服务器可以联系馆长，附带一对一技术指导，咨询就享优惠！）
研究结果
1.研究人群的特征
研究纳入了4600名平均年龄49.51岁的成年人（表1），发现10.3%患有心血管疾病（CVD）。研究使用机器学习方法，基于参与者的重金属暴露数据，分析了年龄、性别、种族、教育等特征，结果显示CVD患者中男性比例高，教育程度低，且高血压和糖尿病发病率更高。
表1：研究人群的特征。
2.机器学习模型的比较
研究比较了随机森林（RF）、决策树（DT）、梯度增强决策树（GBDT）、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和AdaBoost（AB）六种机器学习模型（图1）。基于4600名参与者的数据，分析了模型的AUC值、准确率、精确度和F1分数。结果显示，随机森林模型表现最佳，准确率为90.00%，精确度为0.91，F1分数为0.86。
图1：六个机器学习模型的ROC。
3.CVD预测模型中的特征重要性分析
研究中使用了随机森林模型来分析影响心血管疾病的因素（图2）。通过特征重要性分析，发现年龄、尿液中的镉（Cd）、血液中的铅（Pb）、尿液中的铊（Tl）和尿液中的钨（W）是预测心血管疾病的五个最重要因素，它们的重要性得分分别为0.131、0.062、0.057、0.051和0.05。这些结果表明，年龄是预测心血管疾病最关键的因素。
图2：特征变量在射频预测模型中的重要性排名。
4.重要金属和CVD之间的关系
在这项研究中（图3），利用部分依赖图（PDP）分析了尿液中的镉（Cd）、血液中的铅（Pb）、尿液中的铊（Tl）和尿液中的钨（W）四种金属与心血管疾病（CVD）风险的关系。分析发现，尿液Cd、血液Pb和尿液W在较高水平时，CVD风险增加；而尿液Tl在较低水平时，CVD风险降低。具体数据显示，当这些金属浓度在特定范围内时，CVD风险有显著变化。这些结果强调了这些金属在心血管疾病风险预测中的重要性。
图4：探索LMGs评分用于胃癌治疗的潜在用途。
5.重要金属的协同效应
研究了尿液中的镉（Cd）与其他三种金属（铅Pb、铊Tl和钨W）对心血管疾病（CVD）风险的协同影响（图4）。通过部分依赖图（PDP）分析，发现尿液Cd水平在-6.0至-4.5μg/g范围内时，对CVD风险的预测影响最大。结果显示，随着尿液Cd和Pb水平的升高，CVD风险增加，而尿液Cd水平的调节可能对心血管疾病的管理至关重要。
图4：展示了其他三种金属对CVD预测的协同效应。
6.使用SHAP进行模型解释
图5展示了随机森林（RF）模型的SHAP值分析，揭示了年龄、尿液中的镉（Cd）、血液中的铅（Pb）和尿液中的钨（W）对心血管疾病（CVD）风险的正向影响，而尿液中的铊（Tl）则有负向影响。此外，高血压和糖尿病也被识别为增加CVD风险的因素。
图5：CVD预测模型上的SHAP摘要图和单个瀑布图。
文章小结
这篇文章的研究方向真是让人眼前一亮，巧妙地运用了机器学习、SHAP建模以及NHANES数据库，这么简单直接的方法竟然能在高影响力的期刊上获得接近5分的佳绩，这性价比简直太超值了，赶紧把握机会吧！这种基于机器学习的分析流程不仅工作量适中，而且对于熟悉生物信息学的研究者或团队来说，可能只需要几天时间就能完成所有分析工作，如果再借助服务器的计算能力，速度还能更快（需要服务器资源可以联系馆长）。包括写作和投稿在内，大约两个月就能完成一篇论文，一年内发表几篇这样的论文完全有可能！其实复现这些分析其实并不复杂，但是如果真的没有时间亲自操作，也可以寻求馆长的帮助哦！
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