关于本研究专题
高通量组学技术的进步正在彻底改变我们对黑色素瘤生物学的理解。近期研究显示，黑色素瘤并非仅由个别基因或蛋白质决定，而是受遗传、表观遗传及环境因素共同影响的复杂动态信号网络。基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的研究成果，特别是多类型、跨尺度数据的整合分析，为解析网络级疾病机制和开发个性化治疗策略开辟了新途径。
本研究专题旨在汇集整合多组学与系统级方法的研究成果，揭示黑色素瘤中涌现的信号网络、药物反应及治疗抵抗机制。我们特别欢迎以下方向的研究：
- 整合多维度组学数据集（如基因组学、表观遗传组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学及空间/单细胞组学），重构并分析黑色素瘤信号网络
- 基于组学数据识别并功能验证新通路或调控网络
- 通过多组学整合揭示药物敏感性、免疫逃逸及抵抗机制
- 采用整合组学方法研究肿瘤-免疫互作或免疫逃逸
- 运用系统生物学或计算网络模型（需实验或临床验证）预测治疗效果及新干预靶点
- 利用空间或单细胞组学捕捉微环境影响及信号异质性
- 建立组学发现与患者反应及临床预后的关联
- 基于整合信号分析探索新一代靶向治疗或免疫治疗组合策略
本专题通过聚焦整合性、网络级及高维度组学方法，征集超越单一基因或通路研究的创新成果，旨在填补现有黑色素瘤研究专题未涉及的领域空白。
重要说明：仅包含生物信息学、计算分析或公共数据库预测而无独立临床队列、患者样本或体内外生物验证的研究，不符合本期刊发表要求。
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