随着“DeepSeek”的爆火，人工智能（AI）离我们更近了！有人畅想AI巨大的想象空间，也有人担心AI会引发低端岗位的替代。不过，AI在科研领域基本都是一片称赞！抛开高大上的内容不谈，机器学习/AI模型直接带来的是一篇篇高分的SCI文章了。
那么，生信塔今天给大家推荐一篇发表在《International Journal of Biological Macromolecules》上机器学习文章，纯分析就搞定，实在是太香了（IJBM也是宝藏期刊了，7.7分的中科院1区top期刊，年发文量5000+，官网显示审稿周期82天，关键还支持纯生信，快收藏起来）
回到文献本身，本文以肺癌为研究对象（这么卷的疾病方向也能发！），利用GEO公共数据库，通过3种机器学习算法（LASSO、SVM-RFE和RF）筛选预后相关基因。整个思路是如此清晰简单，能斩获1区7.7分，足以见得机器学习的重要性！
PS：生物信息学+机器学习方法简直就是生信圈的“领头雁”，很多大牛借用此套路写法已快速发刊！你还在等什么？早发早享福！思路或者技术受限的小伙伴，欢迎滴滴生信塔哦！~
题目：使用生物信息学和机器学习方法确定通过PLA2G1B重组蛋白预防癌症进展的潜在靶点
发表时间：2024年7月
研究背景
本研究利用机器学习探索PLA2G1B在肺癌进展中的作用，寻找治疗新靶点。
数据来源
GSE47460（GPL6480平台）来自GEO数据库：包括136个肺癌样本和17个对照样本；
研究思路
本项研究运用GEO数据库中的海量测序数据，结合生物信息学技术如差异表达、PPI网络和基因注释分析，旨在发现调控疾病进程的关键分子机制和新治疗靶点。通过KEGG和GSEA富集分析，应用LASSO、SVM-RFE和RF算法筛选关键基因。
研究结果
1. 差异表达分析结果
作者根据公共数据，筛选出282个差异表达基因（DEGs），并利用热图等对差异基因进行展示。
2. 基于DEG的功能富集分析
GO和KEGG分析表明，差异表达基因主要涉及到细胞外基质和神经配体-受体互作等功能。
3. 核心基因的分析与鉴定
作者利用STRING对差异基因构建了PPI网络图，筛选出51个核心基因。
4. LASSO、SVM-RFE和RF机器学习算法构建预后模型
5. PLA2G1的功能富集分析
分析发现PLA2G1B在α-亚麻酸代谢等上调途径中的重要作用，并解释其在肺癌中的功能。同时，发现PLA2G1B影响细胞色素P450药物代谢通路的下调。
文章总结
综上，本文选择的是“肺癌”这种大癌种（创新性压力比较大），而分析内容较为常规，能投到1区TOP，感觉依靠2个因素：机器学习算法+良好的选刊。新颖的分析方法，充实的研究内容，优质的期刊选择，堪称生信文章的“模范”！如果你想复现而技术受限，欢迎滴滴生信塔哦！
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