升了升了！从三区直升一区TOP！恭喜中山大学团队，肠道菌群+机器学习，纯测序发Top，且行且珍惜！

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根据3月20最新公布的分区，MedComm期刊从中科院医学3区直升为1区TOP！这个步子迈的属实大了，投稿该期刊的小伙伴可就开心了！

MedComm关注的主题包括临床医学、分子诊断、表观遗传学/遗传学、细胞生物学、药物发现、进化医学、纳米技术和人工智能等。和临床人贴合紧密，再叠加上该期刊10.7分的影响因子，MedComm值得大家的更高关注！

而且，我们重点关注的“数据分析”“生信分析”等方向，该期刊也是接收的！生信塔就给大家找了篇“数据分析”的“范文”，毕竟是1区10分的TOP期刊的思路，纯供小伙伴参考！

这篇文章是由中山大学公共卫生学院妇幼卫生系朱艳娜教授团队发表在“MedComm（10.7）”上的文章。作者团队以一项随机对照试验，研究了饮食和运动干预对年轻超重/肥胖人群心代谢因素的影响。

在思路上，采用了随机分组和多组学整合（16s+代谢组）的方法，探讨肠道微生物组和血清代谢物的变化，揭示了不同干预方式对心代谢因素的调节机制。

在分析方法上，研究通过机器学习模型预测个体对干预的响应，基于基线肠道微生物组成筛选出特定微生物标志物，为个性化干预策略提供了科学依据。    

“多组学+机器学习”，堪称生信发文的好思路！再结合上“肠道菌群”这个热点，才能实现纯测序发到10+的1区TOP期刊上。甚至来说，肠道菌群的16s和代谢组都是成本很低的测序手段，就是上分的天花板思路！如果你实在不想收样本、不想做测序、不想做实验，那么利用公共数据库挖掘，也是好方法了。生信塔提供专属个性化方案。助你一路 “狂飙” 发好文章！

题目：饮食和运动对超重/肥胖年轻成年人心脏代谢因素的影响比较：多组学分析和肠道微生物群预测，一项随机对照试验

研究背景

通过饮食和锻炼来改善年轻肥胖个体的心脏代谢因素（CMFs），目前尚缺乏最佳的执行策略，其潜在机制也未明了。作者团队进行了一项为期8周的随机对照试验，以比较在超重/肥胖青少年中不同干预措施的效果，同时研究了肠道微生物和血清代谢物，以了解其调节机制。

研究流程

研究设计采用了随机对照试验（RCT），将129名超重/肥胖大学生随机分为四组：富含膳食纤维饮食组（FR）、跳绳运动组（RS）、联合干预组（FR–RS）和对照组。通过8周的干预，观察不同干预方式对心代谢因素的影响。接着，研究运用了多组学分析技术，包括肠道微生物组分析（通过16S rRNA基因测序）和血清代谢组分析（利用代谢组学技术）。研究通过中介分析，深入探讨了肠道微生物和血清代谢物在干预改善心代谢因素中的作用路径，构建了“干预–肠道微生物–代谢物–宿主”轴的调节机制，为理解干预效果提供了生物学依据。最后，研究利用机器学习（随机森林模型），基于基线肠道微生物组成预测个体对干预的响应，筛选出能够指导个性化干预的微生物标志物，为个性化健康管理提供了科学依据。    

主要结果

1. 研究概览与基线特征

研究设计：129名超重/肥胖大学生随机分为四组（FR饮食组、RS运动组、FR–RS联合组、对照组），最终123人完成干预。

基线特征：参与者年龄18-21岁，性别比例均衡，基线数据（体重、BMI、血脂等）在各组间无显著差异。    

干预执行：FR和FR–RS组增加了膳食纤维摄入，RS和FR–RS组提高了身体活动强度。

（因篇幅限制，只展示部分表格，完整版请查看原文。）

2. 干预效果

单一干预（FR、RS）和联合干预（FR–RS）在改善体重、腰围、体脂和血脂方面效果相当，均显著优于对照组。FR组在降低低密度脂蛋白（LDL-C）和尿酸（UA）方面表现更优（p < 0.01）。同时，联合干预并未显示出比单一干预更强的实际效果。    

3. 肠道微生物组的变化

FR和FR–RS组的肠道微生物α多样性显著增加（p < 0.01），β多样性在干预后各组间出现显著差异。同时，RS组的Megamonas、Holdemanella和Catenibacterium相对丰度增加；FR组的Turicibacter相对丰度增加；而FR–RS组的Ruminococcaceae_UCG-013相对丰度增加。相关性分析发现，Megamonas与体重、腰围、体脂呈负相关；Turicibacter与体脂减少呈负相关。    

4. 血清代谢组的变化

干预后，RS、FR和FR–RS组的血清代谢物组成显著变化，而对照组变化较小。

FR组主要富集于“不饱和脂肪酸合成”和“花生四烯酸代谢”；RS组主要富集于“泛酸和CoA合成”和“β-丙氨酸代谢”；FR–RS组的代谢变化最广泛，涉及“牛磺酸和亚牛磺酸代谢”“初级胆汁酸合成”等通路。    

5. 基线肠道微生物对干预响应的预测

基于基线肠道微生物组成的随机森林模型可有效预测个体对干预的响应（AUC值范围为0.71-0.90）。

关键菌属：

体重改善：FR组中Escherichia-Shigella丰度较高的个体响应更好。

腰围改善：FR–RS组中Alistipes和Romboutsia丰度较低的个体响应更好。

体脂改善：FR组中Bacteroides和Prevotella_9丰度较低的个体响应更好。    

文章小结

整体来讲，本文利用一项随机对照实验，再借助于“多组学测序+机器学习”方法，揭示了饮食和运动干预改善心代谢因素的机制，并通过机器学习模型预测个体对干预的响应，为个性化健康管理提供了科学依据。实现了纯测序发到1区10分+TOP期刊。如果初入科研的你缺乏数据和实验经费，那么公共数据库别再当摆设！没思路？不存在的，生信塔提供个性化方案量身定制，从选题到分析全流程护航。代码不会写？分析做不出？欢迎联系生信塔咨询噢~