恭喜！1个月搞定8.5分纯生信！北京安定医院神操作，孟德尔+机器学习（10种算法的113种组合），这波整合做的妙！

主要观点总结

本文介绍了北京安贞医院团队通过整合生信分析和孟德尔随机化研究，创造了一个高分文章的研究过程。研究以阿尔兹海默症为对象，结合细胞死亡角度和机器学习，筛选基因构建疾病模型，并利用孟德尔随机化分析阐述基因和疾病的因果关系。文章主要介绍了研究背景、研究思路、主要结果和小结。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

介绍阿尔茨海默病（AD）与调节性细胞死亡（RCD）的关系，以及当前研究中缺乏从基因层面阐述其诊断价值的情况。

关键观点2: 研究方法

整合生信分析和孟德尔随机化研究，结合基础热点和机器学习等方法，对RCD基因进行聚类分析，获取AD不同亚型之间的差异表达基因，并利用机器学习算法进行模型筛选。

关键观点3: 研究结果

识别出两种AD亚型，发现共有差异表达基因主要涉及神经信号和退行性途径；通过WGCNA分析识别与AD进展负相关的模块基因；利用SMR分析确定基因与AD之间的因果关系。

关键观点4: 研究亮点

文章创新地将生信分析和孟德尔随机化研究相结合，利用机器学习等方法提高研究的质和量；同时，研究关注热点问题和基础研究方向，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。

文章预览

多热点整合还在创造奇迹！ 1个月接收，纯生信，8.5分，搞科研的人都能get到这三者结合的含金量！ 确实，北京安贞医院团队这波操作属实让人羡慕。馆长的理解，本文是将一个3-5分的生信挖掘的研究，和3-5分的孟德尔随机化研究相整合，这就获得了这篇8.5分的经典之作，还真是1+1>2了！下面我们一起简单看看其亮点。 文章以阿尔兹海默症（AD）为疾病对象，从细胞死亡角度入手（国自然热点），结合10种机器学习方法（热门方法，且筛选了10种算法的113种组合，也很有诚意），筛选基因构建疾病模型（到这还是一篇标准的生信分析文章，根据目前卷的程度，估计发3-5分）；然后以构建模型的这几个基因为暴露，利用孟德尔随机化分析，阐述基因和疾病的因果关系（生信分析+MR的经典组合）。 生信分析+MR整合，再结合基础热点和机器学习等提分神器 ………………………………