征稿特刊

精准医学中的转化生物信息学：跨人类疾病的多组学整合、AI/ML方法及生物标志物发现

Translational Bioinformatics in Precision Medicine Across Human Diseases: Multi-Omics Integration, AI/ML Approaches, and Biomarker Discovery

特刊简介：

多组学方法——涵盖基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和宿主微生物组——通过以前所未有的分辨率表征疾病机制，已彻底改变精准医学。整合组学推动了对发病机制、风险分层和干预设计的新认识，在多种人类疾病中识别出新的生物标志物、治疗靶点和疾病亚型。

尽管取得了这些进展，将多组学发现转化为临床实践仍面临重大挑战。许多候选生物标志物缺乏外部验证和可证明的临床效用，异质性组学数据集的整合在技术上具有挑战性，计算分析往往超前于生物学解释。新兴的方法学重点包括：通过单细胞和空间转录组学进行细胞类型分辨分析、因果推断框架（如孟德尔随机化和共定位）、用于疾病分层的宿主-微生物组多组学整合，以及纳入多队列荟萃分析、共识机器学习、外部验证和跨平台协调的金标准生物信息学流程。

本期特刊重点介绍推动多组学发现临床转化、具有泛疾病应用价值的研究。我们欢迎关于生物标志物发现、疾病机制、精准诊断、治疗分层和转化医学的原创文章和综述。优先考虑以下研究：整合多个组学层面（包括微生物组-代谢组学与宿主转录组学、蛋白质组学和基因组学数据）、采用单细胞和空间技术、利用AI和ML驱动的特征推导并结合多算法共识和独立验证、采用因果推断并配备完整敏感性分析套件（多效性检验、MR-PRESSO、共定位），或纳入真实世界临床验证。功能性和机制性验证可增强生物学解释。本期特刊将不考虑以下类型的稿件：无外部验证的单队列、单算法ML特征论文；无跨平台验证或方法学增值的公共数据库再分析（仅TCGA/GEO）；以及文献计量学和范围综述。方法学严谨性和转化相关性是核心评审标准。通过汇聚临床医生、转化科学家、生物信息学家和数据科学家，本期特刊旨在加速临床可操作生物标志物和精准医学策略的开发。

本期特刊议题包括但不限于：

Gold-standard machine-learning pipelines for biomarker discovery and signature derivation

Multi-omics integration strategies and methodologies

Single-cell and spatial transcriptomics for cell-type-resolved disease characterization

Causal inference, Mendelian randomization, and variant prioritization in precision medicine

Disease subtyping, molecular classification, and immune microenvironment dissection across cancer and vascular conditions

Translational validation, clinical cohort anchoring, and reproducibility in computational biomarker development

Host-microbiome multi-omics integration and microbiome-derived biomarkers in precision medicine

客座编辑：

Chunguang Guo，FYCH

Jing Wang，Capital Medical University

Taoyuan Lu，Zhengzhou University People's Hospital

ANUPAM DHASMANA，The University of Texas Rio Grande Valley

Zhe Xing，Fifth Affiliated Hospital of Zhengzhou University

📌 本期特刊截稿日期：

31 January 2027

点击链接查阅特刊更多信息：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/toc/10.1155/6168.SI-2026-000870

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期刊简介

Scientifica 是生物学领域的Q1期刊，也是一本广泛范围的开放获取期刊。2025年影响因子为3.6，录用率为30%，为发表您关于精准医学中转化生物信息学的研究提供了一个高影响力和高录用机会的平台。

关键主题包括：用于生物标志物发现和特征推导的金标准机器学习流程；多组学整合策略与方法学；用于细胞类型分辨疾病表征的单细胞和空间转录组学；精准医学中的因果推断、孟德尔随机化和变异优先级排序；癌症和血管疾病中的疾病亚型分型、分子分类和免疫微环境解析；计算生物标志物开发中的转化验证、临床队列锚定和可重复性；宿主-微生物组多组学整合及微生物组来源的生物标志物在精准医学中的应用。

Citation Impact

2025 CiteScore:3.7

2025 Journal Impact Factor:3.6

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