医学SCI全流程实战训练

第三周课程 · 从数据到高分文章的完整闭环

课程核心案例

案例名称:《EGFR突变肺癌免疫治疗响应预测的多组学研究》

期刊参考:Nature Communications (IF=16.6) 同类研究框架

数据构成:RNA-seq + 临床随访 + 影像组学特征

模块1:SCI论文标准化流程解析 (09:00-10:30)

09:00-09:45 文章架构设计

顶刊论文黄金结构

IMRAD增强版结构:
09:45-10:30 期刊选择策略
# 期刊影响因子预测工具
import scholarly
def get_journal_impact(keywords):
  search_query = scholarly.search_pubs(keywords)
  journal_counts = {}
  for i, result in enumerate(search_query):
    journal = result.bib.get('journal', 'Unknown')
    journal_counts[journal] = journal_counts.get(journal, 0) + 1
  return sorted(journal_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

模块2:核心分析代码逐行解析 (10:45-12:30)

10:45-11:30 多组学整合分析
# WGCNA加权基因共表达网络分析
import WGCNA
datExpr = pd.read_csv('RNAseq_normalized.csv', index_col=0)
net = WGCNA.WGCNA(
  datExpr,
  power=6, # 软阈值
  minModuleSize=30,
  mergeCutHeight=0.25)
# 模块-临床性状关联
moduleTraitCor = cor(net.MEs, clinicalTraits, use='p')
# 可视化热图
plt.figure(figsize=(12,9))
sns.heatmap(moduleTraitCor, annot=True, cmap='coolwarm')
11:30-12:30 机器学习建模
# 随机生存森林模型
from sksurv.ensemble import RandomSurvivalForest
from sklearn.inspection import permutation_importance

# 特征选择
X = df[['基因特征1', '临床指标2', '影像组学3']]
y = np.array([(bool(e), t) for e,t in zip(events, times)], dtype=[('status', bool), ('time', float)])

# 建模与验证
rsf = RandomSurvivalForest(n_estimators=1000, min_samples_split=10, random_state=42)
rsf.fit(X_train, y_train)
# 特征重要性分析
result = permutation_importance(rsf, X_test, y_test, n_repeats=15, random_state=42)
pd.Series(result.importances_mean, index=X.columns).plot.barh()

模块3:现场实操工作坊 (13:30-16:00)

13:30-15:00 分组实战

实操案例:构建PD-L1表达预测模型

任务流程:
  1. TCGA数据加载与清洗(提供预处理代码模板)
  2. 差异表达分析(DESeq2 R包Python接口)
  3. LASSO回归特征筛选
  4. 构建XGBoost预测模型
  5. 生成发表级可视化图表
15:00-16:00 成果展示与点评

评审标准:

模块4:投稿与回复技巧 (16:15-18:00)

16:15-17:00 审稿意见应对策略
# 审稿意见自动分类工具
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-journal-review")
reviews = ["The sample size is too small...", "The method section lacks details..."]
for result in classifier(reviews):
  print(f"类型: {result['label']} (置信度: {result['score']:.2f})")
17:00-18:00 学术伦理与AI工具声明
AI使用声明要点: