本次分享一篇利用GEO、TCGA数据挖掘发了4.7 分SCI论文，论文发表在lung cancer 上，该期刊影响因子：4.7，属于非OA期刊，难度可以堪比5-8分的OA期刊，这种专业的非OA期刊都是有固定发文量的，纯生信数据挖掘可以发在这样的期刊说明是非常棒的。
文章题目：Identification of a novel gene expression signature associated with overall survival in patients with lung adenocarcinoma: A comprehensive analysis based on TCGA and GEO databases（DOI: 10.1016/j.lungcan.2020.09.014）
文章的分析内容都是常规TCGA数据差异分析筛选差异基因、GO、KEGG富集分析、单因素Cox回归分析、多因素Cox回归分析、计算风险评分、生存分析，所有的图形都很一般，没有特别漂亮的。
像这种常规没有结合任何研究热点的GEO+TCGA数据挖掘，1-3分OA期刊的SCI满天飞，而偏偏这篇纯生信数据挖掘可以发在4.7分的非OA期刊。为什么要强调非OA？因为OA期刊发文量大，容易被认为在“灌水”。有三十几个OA期刊被个别有名气的单位列入经费不予支持与鼓励的名单，其中就包含一个8分多的OA期刊。同时一些基金评审专家可能对一些声誉不好的OA期刊反感，特别是在名单内的期刊。
这篇文章之所以能发表在一个4.7分的非OA期刊，主要是因为下面这些亮点之处：
1、常规差异分析都是tumor比上normal，但是作者进行创新：early stage 比上normal，advanced stage 比上early stage
2、多因素Cox回归的结果非常好
3、有多套GEO数据进行独立验证模型，并且验证结果都非常好
4、遇上对的审稿人（也不能百分百排除运气成分）
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