如题，小记者今天跟大家聊一个最近被降3区的生信友好刊——Translational Oncology！
影响因子：4.5分（近两年比较连续上升，预计明年会有轻微上升）
ISSN: 1936-5233
分区：中科院3区
发文量：227篇/年（2024年），国人占比第一
审稿速度：初审23天，评审时间109天，从投稿到接受123天，接受后9天出版，整体4个月左右
录用难度：容易，老套路纯生信也能发
版面费：OA期刊，版面费USD 3390
这么看下来，即使降3区了，对老套路纯生信这么友好的期刊仍有可选之处啊！尤其是没条件做实验的朋友，这就是救命之神刊啊！
下面看一个该刊近期发表的纯生信文章：就靠着“机器学习+TCGA和GEO数据库”，0实验发文，这性价比，简直绝了！文章的思路其实很简单：利用机器学习算法筛选关键基因，构建预后模型，再通过生信手段验证模型的有效性。听起来是不是很熟悉？没错，这就是当下最火也是最常用的生信分析思路之一，当然能这么轻松发文也离不了Translational Oncology这本生信宝藏刊，一起来看看吧~
1、选题：聚焦于端粒，小众方向创新性比较高，还不卷，本身就自带提分“buff”
2、思路设计：常规预后套路，用上机器学习算法能提高一下新颖性和接受概率，毕竟这年头生信发文谁还不用个机器学习了！并且全文只靠生信分析，没做湿实验，但把问题研究得明明白白，省钱又省时间，还能复制到其他疾病研究里，给经费紧张的小伙伴开辟了一条新路~
PS：如果你还在为科研方向发愁，或者手头没有实验条件，不妨试试这种“轻量级”科研模式搭配纯生信友好刊，不需要复杂的实验操作，就能发文，性价比很高！换个疾病模仿这个思路就能发一篇，换个新颖的基因集还能发得更高！有需要生信分析、思路设计，甚至是生信服务器支持的朋友，也可以找小记者哦~~
题目：利用端粒相关基因开发和验证胃癌的预后和药物敏感性模型
杂志：Translational Oncology
影响因子：IF=4.5
研究背景
胃癌（GC）是常见且致命的癌症，早期症状微妙导致诊断延迟，治愈率低，5年生存率仅10%-30%，远处转移者预后更差。端粒在维持染色体稳定中起关键作用，异常激活与肿瘤发生相关。GC中端粒酶活性升高，但相关基因表达及预后意义需进一步探究。
研究思路
研究结果
1.TCGA-STAD队列的基因表达分析
图1：基于关键端粒相关DEG的GC预后模型
2.临床亚群分析和诺模图模型的构建
图2：预测模型的构建和评估
3.GC的预后风险模型的验证
图3：预测模型的验证
4.高风险和低风险群体的免疫特征分析
图4：TCGA-STAD队列的两个风险组之间的免疫细胞浸润分析
5.常见药物的敏感性预测分析
图5：高风险和低风险群体的药物敏感性分析
文章小结
这篇研究简直就是纯生信界的“宝藏攻略”！用机器学习和端粒基因分析，再搭配纯生信手段，把TCGA和GEO数据库玩得明明白白的。这不就是国人团队的“发文秘籍”嘛！虽然看起来工作量不小，但用的都是常规操作，复现起来超简单，换个疾病，选择这个生信友好刊，分分钟就能再整一篇4分+文章出来！刚入坑生信的小白？别怕！机器学习看着难，其实选对方向就成功了一半。要是还在为选题发愁，或者想轻松发高分文章，找大风哥的专业生信团队准没错！不仅能给你一对一的定制方案，还帮你一路“躺赢”！
小记者话生信
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