小记者今天给大家带来一个题目平平无奇，但思路非常新颖的高质量文章，主要是肿瘤分型分析部分给人眼前一亮的感觉，小记者印象中也是第一次见这么做的文章，所以创新性超级高，赶紧分享给朋友们！文章还涉及到多组学、多热点，文章生信占比98%，组学也都是公共数据，3个月发到7.5分，性价比相当不错，想踏踏实实做一篇高质量生信的朋友推荐复现！下面咱们就一起来看看吧~
该文章由安徽中医药大学团队发表，分析肝癌分子亚型和预后标志物：
1.多组学数据：这篇文章在分型部分用到了转录组、基因组、表观组数据（包括于mRNA、lncRNA、miRNA、DNA methylation和体细胞突变），建模部分用到了转录组，标志物分析部分又用到了单细胞和空转数据，整体数据量比较大，也很丰富，奠定了高分基础~
2.联合思路使用：文章主要分为四大模块——多组学+10种聚类算法进行肿瘤分型→99种机器学习组合建立预后模型→关键基因的单细胞和空间转录组分析→关键基因的表达验证，其中分型部分是思路中最新颖的地方，一般分型分析在此类思路中都是配角，用转录组+1个聚类算法就够了，这里直接用到了5种数据+10个算法，这是很少见的，创新性相当高了！其次，还有集成机器学习和单细胞+空转分析的助攻，文章质量和创新性进一步提升，尤其是单细胞+空转部分做的比较全面，提分效果相当强，所以轻松拿高分。整个思路逻辑不是很复杂，还是分型+预后的大框架，并且从实操角度来看，分析难度中等，只是工作量稍大一些，但内容做的越丰富扎实发高分的概率越大，所以还是比较推荐复现！单细胞分析需要运算力都比较大，大多会在服务器上跑代码，朋友们有需要的话可以考虑下咱们这边的共享/独享服务器哦~
文章最后以98%的生信+一点临床样本表达验证实验形成了干湿结合模式，用上以上几个热点分析直接给分型+预后思路来了个大升级，所以3个月快速发到7.5分，性价比相当高了！想复现这个思路的朋友，可以联系小记者！专业生信分析团队已就位，经验丰富、分析周期可控（这个分析量的话3个月左右就可以完成），助您更快分析成文~
定制生信分析
生信云服务器
题目：多组学整合与机器学习定义了肝细胞癌的稳健分子亚型和预后标志物
研究思路解构
1.数据：多组学数据
2.思路方法：
1）首先基于mRNA、IncRNA、miRNA、DNA CpG methylation以及体细胞突变数据，利用10种聚类算法进行整合性聚类分析，比较亚型间生存差异；
2）分析不同分子亚型的生物学特征、基因组特征、药敏性和免疫特征；
3）基于转录组数据进行WGCNA分析与CS1型HCC亚型相关模块和模块核心基因，并进行富集分析，再与差异基因取交集获得重叠基因；
4）基于重叠基因利用99种机器学习组合建立预后模型，根据性能指标选择最佳模型并确定预后基因，随后进行模型评估和验证；
5）根据风险评分对肿瘤免疫微环境及治疗敏感性进行综合评估；
6）利用单细胞数据分析细胞异质性，关键基因的表达模式；
7）针对恶性上皮亚群进一步进行异质性分析，功能富集分析亚群之间存在显著的生物学差异，CytoTRACE分析亚群的分化程度、CellChat分析细胞间通讯机制从而确定肝细胞癌微环境中的关键信号传导枢纽及信号通路；
8）利用空间转录组分析关键基因的空间表达模式、E2F_TARGETS通路与糖酵解通路；
9）利用空间轨迹分析恶性亚群在代谢及免疫相关功能方面的差异；
10）收集临床组织样本进行免疫组化与定量PCR检测，验证关键基因表达。
小记者话生信
这个文章的内容是真的多，还是多组学、多热点分析，每步都做的很详细且扎实，再加上新颖的分型分析，所以这质量是真的非常非常高了，推荐大家去参考复现：
其一，最大的亮点是基于多组学数据利用10种算法进行聚类分型，这种分析模式在肿瘤分型分析中很少用，超级新颖，提分效果杠杠滴，推荐大家使用！
其二，这篇文章还用到了集成机器学习算法建模，单细胞和空转分析做的也比较全面，满满的提分神器，创新性进一步提高，整体质量超高，可以说他不发高分谁发高分！不过分析量也稍大一些，需要一定的生信基础和硬件设备，自己搞不定的话，可以联系小记者帮你实现！专业的思路设计和生信分析团队随时待命，有需要滴滴！
定制生信分析
生信云服务器
课题思路设计