关于生物信息学文章未来的发展趋势，DeepSeek是这样说的：
看来，多组学整合分析和机器学习是大趋势，大家以后选题可以往这两个方向靠拢一下下哦~
具体怎么做呢？馆长今天带来一篇来自华中科技大学王小川团队的文章，这篇文章研究的是促进阿尔茨海默症治疗的可药用基因。利用的是机器学习模型构建和基因筛选+药靶MR分析的升级思路，创新性很高，纯生信50天就发了8.5分！
瞄准多组学、机器学习，发文又快又好！如果你对这种联合分析思路感兴趣，欢迎来找馆长！生信分析操作搞不定，需要生信服务器，也可以找馆长解决，专业团队，竭力为您精准提供个性化服务。
题目：促进阿尔茨海默症治疗的可药物基因的多组学分析:一项多队列机器学习研究
研究背景
阿尔茨海默病(AD)患病率的快速上升及其显著的社会和经济影响产生了对有效干预和治疗的迫切需求。然而，目前还没有可以改变疾病进程的治疗方法。
研究思路
该研究首先基于可用药基因进行AD亚型聚类，并鉴定两种亚型之间的DEGs。然后，通过 WGCNA确定两个亚型之间的关键模块基因，并利用共享的簇DEGs、关键模块基因和可用药基因，获得了21个中枢基因。通过10种机器学习方法筛选hub基因并建立DG.score。最后，进行了一项双样本孟德尔随机化(MR)分析，纳入了已鉴定的可用药基因，以评估可用药基因表达和AD风险之间的因果关系。（ps：多组学分析数据的处理建议大家直接上服务器，可大大节省时间！有需要可以找馆长，共享/独享随意选，附带一对一技术指导哦~）
图1：研究流程图
主要结果
确定AD分子亚型
AD亚型的临床特征
两种分子亚型之间的免疫细胞浸润
识别与分子亚型相关的关键模块基因
通过机器学习识别hub基因
MR分析
文章小结
总之，文章通过综合生物信息学分析对AD相关的可用药基因中潜在的药物靶点进行了全面的研究。多组学和机器学习是未来发文趋势，早上车发文机会更多，今天这篇纯生信思路大家抓紧复现起来吧！有需要可以找馆长帮忙解决！无论是需要个性化设计还是定制分析，欢迎随时联系哦！
馆长会持续为大家带来最新生信思路，也可以提供特色数据库构建、免费思路评估、付费生信分析等服务，对数据库构建和生信分析感兴趣的朋友可以咨询馆长哦！
