今天科检易学术小编连续刷到几篇发表在Journal of Translational Medicine期刊上的文章，都是纯生信或者生信+少量表达水平验证类型，关键是分析部分的实现完全不存在难度，妥妥的属于不折磨咱临床医生的生信友好型期刊。
进一步查看期刊详情发现，该期刊属于中科院二区，重要的事情说三遍：中科院二区！！！中科院二区的生信友好期刊！！！复现容易上手的中科院二区生信友好期刊！！！优秀哦~
最后再看下收录范围和审稿速度。该期刊涵盖了转化医学的所有领域以及几个专门的部分，如肿瘤代谢、肿瘤微环境、细胞代谢治疗、计算机模型、biomarker、医学生物信息学。小编有话说：这N多个专门的部分，直接指数级扩大了收稿范围，找到相符的投稿方向简直不要太容易哦。再加上平均2.33月的审稿速度，真香啊~
神刊鉴定完毕，接下来以一篇文章为例，咱们来看下这个中科院2区期刊的发文水平、工作量和可以复现的方向，文章标题：A diagnostic model forsepsis-induced acute lung injury using a consensus machine learning approach and its therapeutic implications，文章于2023年9月发表在刚刚介绍的神刊Journal of Translational Medicine上。
01、研究背景
脓毒症合并急性肺损伤（ALI），由于缺乏有效的诊断方式，大多数患者在疾病晚期才被诊断发现，最终导致治疗延迟。识别诊断性生物标志物可以改善筛查，从而更早地识别出ALI高风险的脓毒症患者，并提供潜在的有效治疗药物。机器学习则是筛选可靠的ALI诊断生物标志物的可行的方法。
02、研究内容
首先从公共数据库中筛选纳入可用的公共数据集，通过多种机器学习的特征选择方法构建诊断模型，并在验证集中进一步评价诊断模型的性能和预测价值，最后从CTD数据库中检索与特定特征相互作用的潜在小分子化合物。
03、研究结果
Step1：筛选疾病相关异常表达基因并探究潜在的生物学机制
GSEA结果表明，免疫反应和代谢可能在脓毒症诱发ALI的发病机制中起重要作用。
Step2：基于机器学习算法筛选潜在的biomarker
作者合计使用四种机器学习方法进行共识特征选择，合计鉴定出52个基因作为潜在的生物标志物。其中，有5个基因（ARHGDIB、ALDH1A1、TACR3、TREM1和PI3）在四种机器学习筛选的结果中均有出现，进一步ROC分析发现这5个基因的确在ALI诊断预测上具有较高的准确性，而基于这5个基因构成的诊断模型则具有更高的准确性。
Step3：在外部数据中进一步验证诊断模型的准确性
外部数据集(E-MTAB-5273和E-MTAB-5274)表明，该诊断模型的AUC值分别为0.725和0.833，准确率较高。
Step4：基于多种模型评价标准进一步验证诊断模型的准确性
仅仅使用ROC进行模型评价，不足以体现诊断模型的优越，作者接下来又使用nomogram、DCA和CIC这几种模型评价指标对模型的准确性进行了评估，进一步提高了该诊断模型具有良好的性能和预测价值的证据力度。
Step5：小分子药物预测
最后，作者通过CTD数据库和分子对接，进一步探究诊断模型所纳入基因的潜在靶向药物，并发现小分子化合物(姜黄素、维甲酸、对乙酰氨基酚、雌二醇和地塞米松)可能作为脓毒症诱导ALI的潜在治疗药物。
文章总结
本研究使用四种监督机器学习特征选择方法从患者全血中鉴定出败血症诱导的ALI的五个基因特征（属于该期刊收录的biomarker方向）。这些诊断基因可构建具有较强预测价值的诊断模型（属于该期刊收录的计算机模型方向），有效区分脓毒症患者是否合并ALI。并发现肺泡内皮屏障损伤和线粒体代谢功能障碍可能是脓毒症相关ALI发展的关键机制。最后，诊断所用基因可能是未来假定的药物靶点，而筛选诊断基因的潜在药物，则为靶向治疗带来了新的前景（非常完美的匹配了该期刊收录的转化医学范畴）。
