机器学习/AI斩获诺贝尔奖！这些“机器学习”炸场思路让你的文章瞬间开挂！

10月8日下午5点，2024年的诺贝尔物理学奖揭晓，来自美国的约翰·霍普菲尔德和来自加拿大的辛顿因【基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明】而获奖。

Geoffrey Hinton 为英裔加拿大籍心理学家、计算机学家，他因在人工神经网络方面的工作而闻名，并获得了“人工智能教父”的称号。另一位是美国物理学家 John Hopfield，加州理工学院计算与神经系统博士项目的创始人之一。

这下，可见“人工智能和机器学习”的火热程度了吧，作为生信人，小记者尤为高兴啊，自己整天都在宣传、推荐的方向终于被权威认可了，有了这么强大的奖项来背书，机器学习肯定会越来越火！！！下面就跟小编来看几个用“机器学习”来斩获的高分的文章思路，参考学起来，卷别人去~

1. 机器学习+预后模型

题目：复发性心包炎患者远期预后的预测（IF=21.7）

研究内容：作者回顾性研究了2012年至2019年共365例连续的RP患者。主要结果是临床缓解（CR），定义为停止所有抗炎治疗，症状完全缓解。使用5种机器学习生存模型计算5年内CR的可能性，并将患者分为高危、中风险和低风险组。

2. 机器学习+影像组学

题目：使用人工智能支持的心脏磁共振成像筛查和诊断心血管疾病（IF=58.7）

研究内容：本研究开发并验证了一种AI辅助的CMR解读方法，用于筛查和诊断11种CVD。研究采用了两阶段范式，包括基于非侵入性电影序列（cine）的CVD筛查和基于cine及晚期钆增强（LGE）的诊断。在9719名患者中的测试显示，筛查和诊断模型均展现出高性能，内部和外部数据集的AUC分别达到了0.988±0.3%和0.991±0.0%。此外，AI模型在诊断肺动脉高压（PAH）方面的表现甚至超过了心脏病专家，显示出AI-CMR能够检测到以前未被识别的CMR特征。研究还强调了未来工作的方向，包括进一步的前瞻性研究、临床试验、模型泛化性研究、集成临床信息以提高诊断性能，以及探索深度学习模型的可解释性。

3. 机器学习+肠道微生物组

题目：老年和青年结直肠癌患者肠道微生物组的一致特征（IF=14.7）

研究内容：该研究通过整合来自不同队列的大规模宏基因组测序数据，探讨青年结直肠癌的发病趋势以及肠道微生物组在结直肠癌发生中的作用。首先，收集了来自广州、复旦和公共队列的结肠直肠癌患者和对照组的数据。广州队列的数据进行了宏基因组测序，随后使用MetaPhlAn3和HUMAnN3工具进行了微生物组分类学和功能性分析。复旦队列的数据则是从NIH国家生物技术信息中心的序列读档存储库（SRA）下载获得的。公共队列的数据来自八个不同的研究，使用MetaPhlAn3和HUMAnN3工具进行了分析。接着，对微生物组的多样性和组成进行了α和β多样性分析。研究还发现了与患者年龄相关的微生物标记物和通路，并使用MaAsLin2工具分析了微生物组与肿瘤特征（如肿瘤分期、位置、MMR、HER2、BRAF等）之间的关联。最后，使用随机森林和LASSO逻辑回归等机器学习算法对微生物组数据进行分类，探究其在识别结直肠癌患者年龄分布上的潜在应用。

4. 机器学习+电子病历数据

题目：代谢功能障碍预测阿尔茨海默病的发展：EMR数据的统计和机器学习分析（IF=13）

研究内容：该研究使用加州大学健康数据库（UCHDW）队列，纳入了2012 年 1 月至 2023 年 10 月期间在加州大学六家医院≥ 65 岁诊断为 AD 的34277 名患者。作者选取了60个研究变量并将其分为三类（人口统计信息、影响代谢功能的疾病、实验室测试数据），以评估它们对AD发展的影响。统计分析部分利用Cox 比例风险模型研究以上变量对AD 诊断时间的影响。机器学习（ML）分析部分采用逻辑回归、线性支持向量机、决策树、随机森林和梯度提升决策树（GBDT）5种ML方法确定所研究变量是否具有AD诊断的预测能力。

5. 机器学习+MR分析+网药+代谢组等多组学分析  

题目：通过铁死亡途径研究镉暴露对癫痫小鼠癫痫发作严重程度和焦虑样行为的潜在风险：一种综合多组学方法（IF=12.2）

研究内容：该研究首先通过对长期接触镉的工人 （>10 年） 的GBD观察性研究、NHANES 分析、孟德尔随机化分析、尿液代谢组学和机器学习分析，探讨了慢性镉暴露对炎性细胞因子、铁死亡相关基因表达以及脂质和铁代谢的影响。其次，通过人类疾病和金属相关基因靶点的公共数据库，以及治疗性分子分析，确定镉对癫痫发作症状毒性的关键人类基因靶点。最后，利用小鼠行为测定、T2 MRI 和 MRS，探索长期接触镉如何破坏大脑中铁和脂质代谢，从而触发海马铁死亡的证据。

写在最后

机器学习这个生信强助攻赶紧用起来吧，有了诺奖背书，它肯定会越来越火，千万别等它卷成你做不起的样子了再想着去用它，当然机器学习分析还是有一定的门槛的，自己搞不定的话可以随时滴滴小编，不论是相关思路设计或定制生信分析都可以，专业团队靠谱分析，助你成功发文！