主要观点总结
本文对比了常规机器学习思路与搭建在线工具在发表SCI文章中的不同，通过案例分析展示了机器学习支持的临床预测可视化形势。文章涉及了多种临床预测工具的应用和数据分析方法，包括使用Shiny和生信公开数据库的案例，以及在不同期刊上发表的机器学习文章的特点和差异。
关键观点总结
关键观点1: 文章主题和内容概述
本文主要探讨了使用机器学习思路发表的文章与常规生信分析文章的区别，介绍了搭建在线工具在SCI发表中的应用，并通过案例分析展示了机器学习在临床预测领域的实际应用。
关键观点2: 期刊选择与投稿策略
文章挑选了Journal of Translational Medicine和eClinicalMedicine两本代表性期刊，介绍了它们的影响因子、自引率、年文章数等关键信息，并讨论了选刊投稿的注意事项。
关键观点3: 机器学习在临床研究中的应用
文章通过案例分析，展示了机器学习在免疫冷热型胰腺癌预后特征鉴定、miRNA共表达分析、分子对接、单细胞测序和免疫组化分析等方面的应用，并讨论了使用LASSO和SVM-RFE等算法进行基因筛选的过程。
关键观点4: 在线工具的搭建与展示
文章介绍了搭建在线工具的过程，包括基线表、ROC曲线、SHAP分析、模型性能比较等内容的展示，并强调了在线工具在SCI发表中的优势。
关键观点5: 机器学习模型的解释方法
文章提到了SHAP作为一种事后解释机器学习模型的方法，并介绍了其计算特征对模型输出的边际贡献，从全局和局部两个层面解释“黑盒模型”的原理。
文章预览
大家国庆节快乐呀！希望挑圈联靠的内容能够帮助大家顺利发表SCI，更加开心！昨天我们说到列线图和网站应用两种临床预测的可视化形势，留了一个 Shiny+生信公开数据库发文 情况 的钩子，今天就来带大家一起分析一下它们和使用常规机器学习思路发表的文章有什么不同吧。期刊数太多，怕大家挑花眼，鳄梨就挑选了两本代表性期刊 Journal of Translational Medicine 和 eClinicalMedicine ，集中看一看吧。 选刊投稿讲究多 不想频繁踩坑 可以现在添加雪球老师 回复“ 个性化 ”提出需求喔 雪球团队会为大家 量身定制 陪跑服务 Journal of Translational Medicine 影响因子：6.1 自引率：1.60% 年文章数：871 JCR分区：MEDICINE, RESEARCH & EXPERIMENTAL（Q1） 中科院分区：医学2区Top 平均审稿速度：提交-接收86天 是否OA：是 文章处理费：USD3790 01 常规思路 鉴定出免疫冷热型胰腺癌的
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