生信中有很多发文搭子，比如机器学习+单细胞分析、网药+分子对接、公共数据库/队列分析+MR分析等···
但
最常见也是最好用还得是机器学习+单细胞分析
！
两者都能灵活适用于各个热点方向，并且机器学习和单细胞分析本身热度就比较高，单独使用都是提分利器，联手后提分效果更佳，任何简单生信分析中加上这俩分析，文章层次立马就上去了，分数自然就高了。
还在观望的朋友可别再犹豫了，赶紧用上这对生信搭子发个高分文章才是正道！生信塔可不忽悠人，直接上文章实例：
这篇文章是
机器学习联合单细胞分析确定氧化应激相关基因作为心力衰竭的潜在生物标志物
，发到了1区7.7分的生信友好宝藏刊（International Journal of Biological Macromolecules）上，不需要测序，实验占比低，还容易复现！
该文章的
选题为氧化应激
，该方向的研究量比较大，新颖性并不突出，所以就
要从思路设计上求创新。文章利用7种机器学习算法+单细胞分析来筛选生物标志物，分析做的很精细，内容也很丰富
，再加上最后的动物模型验证，整个文章的完成质量很高，不用测序就发到了7分+，确实挺香的！另外，
IJBM生信友好杂志的选择也是文章能发高分的一个重要因素
，审稿快，发文量大，国人友好，还可以选0版面费发表，期刊选的好，文章发的高！
机器学习+单细胞分析这对生信搭子用的好，文章发的就是高！不需要测序，少量实验就能发1区7分+，性价比很不错了，换个疾病模仿这个思路就能发一篇，换个新颖的基因集（比如乳酸化等组蛋白修饰方向）还能发的更高！做课题没想法？想实践没条件？找生信塔！创新思路设计、个性化生信分析方案定制，你所需的服务我应有尽有，欢迎来询~
题目：使用机器学习整合单细胞和bulk-RNA测序数据，确定氧化应激相关基因LUM和PCOLCE2为心力衰竭的潜在生物标志物
杂志：IJBM（IF=7.7）
日期：2025年2月
研究背景
氧化应激(OS)是驱动心血管疾病，特别是心力衰竭(HF)进展的关键机制。然而，心力衰竭中OS相关基因的综合特征仍未得到充分研究。
研究思路
首先基于单细胞数据集和OS基因集通过AUCell、UCell、singscore、ssgsea和AddModuleScore等算法结合相关分析，确定了与心力衰竭相关的OS基因。随后，使用7种机器学习算法筛选具有诊断潜力的关键生物标志物候选物。基于bulk转录组数据验证关键标志物表达和预后价值。单细胞分析关键标志物在不同细胞类型上的表达和分布。最后，通过横向主动脉缩窄诱导的心衰小鼠模型验证关键标志物的表达和功能。
图1：研究流程图
主要结果
1. 基于单细胞数据集划分了27个细胞群，经细胞注释确定了13种细胞类型，其在HF和对照组中的分布存在差异
图2：单细胞分析
2. 基于AUCell、UCell等多种算法计算单个细胞的OS活性，并将细胞分为高、低OS活性组，差异分析获得241个上调DEGs。相关性分析鉴定了100个OS高度相关基因，与241个DEGs取交集得到167个候选基因
图3：HF中单个细胞的OS活性分析
3. 使用七种机器学习算法从 167 个候选基因中筛选特征基因，合并所有七种算法的结果后，确定了两个最佳特征基因：LUM和 PCOLCE2
图4：机器学习识别OS特征基因
